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。

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

線性迴歸的應用非常廣泛，在金融領域它可以用於預測股票價格的波動趨勢，幫助投資者做出明智的投資決策，在醫學領域線性迴歸可以用於預測患者的病情發展，幫助醫生制定個性化的治療計劃，在市場營銷領域線性迴歸可以用於預測用戶的購買行為，幫助企業制定有效的銷售策略