决策树算法：原理与应用🧠

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：
  1. 从根节点开始递归划分数据集
  2. 选择使子集纯度最高的特征作为划分标准
  3. 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✅

5. 扩展阅读🔗

• 如需深入了解决策树的进阶内容，可参考：机器学习基础
• 实践案例可查看：随机森林实现

📌 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