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引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

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在数学建模（数模）中，拟合模型可以帮助我们从实验或观测数据中抽象出关键的数学关系，进而用于预测、优化或理解复杂

不同侧重，各种分析，各种观点，有些其实是预测和猜测。对这方面缺乏关注和研究，很多文章看不太明白。记一下有关数字，对中国人口现状有个大致的概念。主要条目和具体数字来自于新华视点公众

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机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

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数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析，同样的数据分析的方法论也大致分为：描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。

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引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

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引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、Bootstrap方法的原理三、Bootstrap方法的优点四、Bootstrap方法的缺点五、Bootstrap区间预测的实际应用六、结论2运行结果3参考文献

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为什么1/三级因果思维第一级思维叫”观察”，是通过数据分析做出来的预测。你的生活经验表明下雨会把衣服淋湿，所以下次下雨最好打伞，这就是观察思维。观察是寻找变量之间的相关性，观察就是经验的积累。

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。