下列关于决策树生成过程正确的步骤是（）

（1）对数据源进行数据预处理, 得到训练集和测试集；

（2）对初始决策树进行树剪枝；

（3）对训练集进行训练；

（4）由所得到的决策树提取分类规则；

（5）使用测试数据集进行预测，评估决策树模型；

决策树的生成过程是一个系统的流程，以下是正确的步骤顺序：   正确的步骤顺序： 对数据源进行数据预处理，得到训练集和测试集 数据预处理是第一步，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。然后将数据集划分为训练集和测试集。 对训练集进行训练 使用训练集生成初始决策树模型。通常通过选择最佳特征进行节点分裂，递归地构建树。 对初始决策树进行树剪枝 初始决策树可能会过拟合，因此需要通过剪枝（如预剪枝或后剪枝）来简化模型，提高泛化能力。 由所得到的决策树提取分类规则 从剪枝后的决策树中提取清晰、可解释的分类规则。 使用测试数据集进行预测，评估决策树模型 最后，使用测试集对模型进行预测，评估其性能（如准确率、召回率等）。   最终答案： 正确的步骤顺序是：（1）→（3）→（2）→（4）→（5）

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