决策树是一种常用的机器学习算法,广泛应用于分类与回归任务。其核心思想是通过构建树状结构对数据进行划分,以下为关键要点:
1. 基本概念🌳
- 定义:决策树通过树状结构对数据进行决策,每个节点代表一个特征判断,叶子节点代表最终分类结果
- 结构示例:
- 常见类型:
- ID3_算法(基于信息增益)
- C4_5算法(基于增益率)
- CART_树(分类与回归树)
2. 核心原理📊
- 划分依据:通过选择最优特征(如信息熵、基尼系数等指标)进行数据分割
- 构建过程:
- 从根节点开始递归划分数据集
- 选择使子集纯度最高的特征作为划分标准
- 重复直到所有样本属于同一类别或无特征可选
- 剪枝优化:
3. 应用场景💡
- 分类任务:如垃圾邮件识别、客户分群
- 回归任务:如房价预测、销售趋势分析
- 可视化优势:能直观展示决策逻辑,便于解释
4. 优缺点✅
优点 | 缺点 |
---|---|
易于理解和解释 | 容易过拟合 |
无需复杂预处理 | 对连续值处理需离散化 |
可处理多类型数据 | 在大数据集上效率较低 |
5. 扩展阅读🔗
📌 提示:决策树常作为集成算法(如随机森林)的基础组件,建议结合相关技术深入学习