决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树形结构对数据进行分类或回归。以下是关于决策树的一些基本概念和教程。
基本概念
- 节点：决策树的每个节点代表一个特征。
- 分支：根据特征的不同值，分支指向不同的子节点。
- 叶节点：叶节点代表预测结果。
决策树类型
- 分类树：用于分类问题，叶节点为类别标签。
- 回归树：用于回归问题，叶节点为连续值。
决策树构建
- 选择最佳分割特征。
- 根据特征值将数据分为左右子集。
- 递归地对子集进行步骤1和2，直到满足停止条件。
常用决策树算法
- ID3算法：基于信息增益选择特征。
- C4.5算法：基于增益率选择特征。
- CART算法：分类和回归树。
实践案例
决策树示例
总结
决策树是一种简单易懂的机器学习算法，适用于各种问题。希望这篇教程能帮助您更好地理解决策树。