决策树（Decision Tree）是机器学习中常用的监督学习算法，通过树状结构对数据进行分类或预测。以下是核心知识点：
1. 基本概念
- 定义：以树形结构对样本进行划分，每个内部节点代表一个特征判断，叶子节点代表最终分类结果
- 特点：直观易解释，可处理数值/类别数据，但容易过拟合
- 结构示例：
2. 常见算法
| 算法名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ID3 | 使用信息增益选择特征 | 分类任务 |
| C4.5 | 改进版ID3，处理连续值和缺失值 | 更复杂的分类场景 |
| CART | 二分类和回归树算法 | 需要处理数值型预测的场景 |
3. 实现步骤
- 选择最优划分特征（如使用基尼系数）
- 递归构建子树
- 剪枝优化（防止过拟合）
- 使用训练数据进行预测
4. 应用场景
- 客户分群分析 👤
- 风险评估模型 📊
- 产品推荐系统 🛒
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