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
    决策树结构
  • 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
    决策树剪枝

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