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数据挖掘(决策树和随机森林)

数据在现代社会中变得越来越重要。从业务、科学、医疗、社交媒体到各个领域,大量的数据被积累和存储。这些数据不仅是组织的资产,也是解锁新知识和洞察的关键。数据挖掘是从大规模数据集中提取出有用信息和模式的过程。其目标是发现数据中的潜在规律、趋势和关联,以便做出预测性的分析或支持决策制定。数据挖掘涉及多个学科,包括统计学、机器学习、数据库管理等。随机森林(Random Forest)和决策树(Decisi

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#数据挖掘#决策树#随机森林
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