決策樹的建樹過程是指從訓練數據中構建一棵決策樹模型的過程。該過程涉及特徵選擇、節點分裂和子樹建立等關鍵步驟，每一步都對最終樹模型的性能和泛化能力起著重要作用。

隨著人工智慧技術的不斷發展，越來越多的企業開始探索如何將其應用於生產管理領域，以實現更高效率、更低成本的製造流程。其中，製造生產排程與精實管理是應用人工智慧技術的兩大重要領域。本文將探討如何運用人工智慧技術，實現製造生產排程與精實管理的最佳實踐。

線性迴歸在其他領域，如經濟學、市場營銷、人口統計學等，也有廣泛的應用。透過適當的數據準備、模型訓練和評估，線性迴歸模型可以提供有價值的預測和分析結果，幫助解決問題

決策樹的特點和優勢使其成為機器學習中重要的工具能夠解釋模型的過程、處理多種類型特徵、適應不平衡數據集、不需要特徵縮放以及具有非參數化的靈活性，這些特點使決策樹在各種領域和應用中得到廣泛的應用和研究