1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。
决策树分为分类树和回归树两种, 分类树对离散变量做决策树, 回归树对连续变量做决策树。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.课题描述1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。
这场轰动的悲剧震惊国际社会，在这次海难中导致死亡率高的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员，幸存者非常的少。
本课题采用机器学习中常见的决策树分析的方法来进行模型的训练，通过给定的乘客信息训练模型，并用于预测乘客在灾难中是否能够幸存。
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