DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor

DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor是机器学习中常用的决策树模型的两个变体。

DecisionTreeClassifier用于分类问题，它基于特征的条件将数据集分为不同的类别。决策树通过从根节点开始，根据特征的取值进行逐层划分，直到达到叶子节点并确定最终分类。每个内部节点表示一个特征判断条件，每个叶子节点表示一个类别。

DecisionTreeRegressor用于回归问题，它通过特征的条件将数据集划分为不同的区域，并预测每个区域中样本的输出值。与分类树类似，回归树也通过逐层划分来构建，但每个叶子节点表示一个输出值而不是类别。

决策树模型具有易于理解和解释、对非线性关系具有良好拟合能力、能够处理缺失值和异常值等优点。然而，决策树也容易过拟合数据和对输入数据的微小变化敏感。为了克服这些问题，通常会使用集成学习方法（如随机森林和梯度提升树）来提高模型性能。

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