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融合粗糙集的决策树学习算法优化与实践研究.docx

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融合粗糙集的决策树学习算法优化与实践研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着信息技术的飞速发展，人类已步入大数据时代。从互联网的广泛应用到物联网的兴起，数据量呈指数级增长态势。国际数据公司（IDC）的报告显示，2020年全球产生的数据量达到了59ZB，预计到2025年这一数字将增长至175ZB。这些海量数据蕴含着巨大的价值，为各领域的决策、创新和发展提供了有力支持，但也给数据处理和分析带来了前所未有的挑战。

在大数据环境下，传统的数据处理方法难以应对数据规模大、维度高、结构复杂以及实时性要求高等问题。为了从海量数据中提取有价值的信息，机器学习算法应运而生，成

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