Kaggle作為一個知名的機器學習競賽平台，吸引了全球數據科學家和機器學習愛好者的參與。本文將深入探討機器學習實作的關鍵步驟，從資料的準備到預測模型的訓練與優化，並通過Kaggle競賽案例來展示這些步驟的實際應用

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