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目录决策树C演算法简介决策树C演算法的实现过程决策树C演算法的优化方法
目录决策树C演算法的案例分析决策树C演算法的总结与展望
01决策树C演算法简介
决策树C演算法的基本概念决策树C演算法是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过构建一棵树形结构，将数据集划分为若干个子集，每个子集对应一个节点，每个节点表示一个属性上的判断条件。决策树C演算法的目标是构建一棵能够尽可能准确分类数据集的决策树。
决策树C演算法基于信息增益、增益率、基尼指数等启发式方法，选择最优划分属性。它采用自顶向下的递归方式构建决策树，从根节点开始，不断递归地划分数据集，直
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