多变量决策树原理与实验分析
1. 引言
决策树是机器学习中最基础也最重要的算法之一。你可以把它想象成一个不断做选择题的机器。比如，我们要判断一个水果是苹果还是橙子，传统决策树会问：“它的颜色是红色吗？”如果是，就判断为苹果；如果不是，再问：“它的形状是圆形吗？”通过一系列这样的问题，最终得出结论。
然而，传统决策树每次只能根据一个特征（比如颜色或形状）来做决定。这就像你每次只能问一个问题，有时候一个问题并不能很好地划分数据。于是，多变量决策树（Multivariate Decision Tree）应运而生。它允许我们在每个节点上同时考虑多个特征，甚至可以将这些特征组合起来，形成一个更复杂的判断条件。这样，决策边界就更加灵活，能够更好地处理复杂的分类问题。
2. 算法原理
2.1 基本概念
多变量决策树的核心在于它的分裂条件。与传统决策树不同，它的分裂条件可以表示为：
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