通俗讲解决策树：如何利用有效特征进行决策分类？

决策树 (Decision Tree) 是一种有监督学习方法，通过特征和标签构造一棵决策树，学习特征之间的规则，以解决分类和回归问题。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 决策树由以下 3 种元素构成： 根节点：包含样本全集 内部节点：对应特征属性测试 叶节点：决策结果 (标签) 决策

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