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决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型，它通过一系列的决策规则来将数据划分为不同的类别或预测值。决策树的模型原理和数学模型如下：
1.1 模型原理
决策树的基本思想是从根节点开始，通过一系列的节点和分支，根据不同特征的取值将数据集划分成不同的子集，直到达到叶节点，然后将每个叶节点分配到一个类别或预测值。决策树的构建过程就是确定如何选择特征以及如何划分数据集的过程。
决策树的主要步骤： 选择特征： 从所有特征中选择一个最佳特征作为当前节点的划分特征，这个选择通常基于某个度量（如信息增益、基尼系数）来评估不同特征的重要性。 划分数据集： 根据选择的特征
