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雷达卡
MATLAB
实现基于决策树（
DT）进行多特征分类预测的详细项目实例
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近年来，数据驱动的智能决策系统已广泛应用于医疗诊断、金融风控、客户行为预测、工业自动化等多个行业。随着社会信息化程度不断加深，传统的数据处理和分类方法在面对海量、多源、多特征数据时，已无法满足高效、精准的分析需求。为实现复杂场景下的自动化智能分类，多特征分类模型逐渐成为学术界与工业界关注的热点。决策树（Decision Tree，DT）作为一种经典且高效的监督学习算法，凭借其高度解释性、强大的非线性拟合能力以及对异常值和缺失值较强的鲁棒性，逐步发展为数据挖掘领域的核心工具之一。尤其在医疗健康预测、客户分类、风险管理等多领域，基于决策树的多特征分类方法能够有效提升业务决策的准确性和可靠性。
在海量数据中，每一个对象往往具有多种不同类型、层次的特征，例如年龄、收入、地域、行为习惯等。这些特征之间可能存在复杂的交互关系。如何有效利用多维特征进行分类预测，不仅对模型性能提出了更高的要求，也对数据预处理、特征工 ...
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