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第四节决策树;决策树基本概念与原理常见决策树;决策树在回归问题中应用决策树模;01决策树基本概念与原理;决策树是一种基于树形结构的分类;特征选择从训练数据的特征集合中;常见的特征选择策略包括信息增益;02常见决策树算法介绍;ID3算法采用信息增益作为选择;基于信息增益率选择划分属性01;CART算法CART算法不仅可;03决策树在分类问题中应用;二分类问题解决方法基于信息增益;一对多法（One-vs-All;01过采样（Over-samp;04决策树在回归问题中应用;原理：回归树是一种通过递归方式;步骤1.选择最优切分特征j以;010203其中，$R_1(j;$hat{c}_m=fra;回归树评价标准01均方误差（M;模型复杂度回归树是一种非线性模;05决策树模型评估与优化;ABCD模型评估指标准确率（A;模型优化方法通过选择合适的特征;增加训练数据：更多的训练数据可;06案例分析与实战演练;收集客户历史交易数据、客户画像;收集房屋面积、地理位置、建造年;集成方法选择参数调整与优化模型;感谢观看THANKS
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