什么是决策树？
决策树是一种直观且强大的机器学习算法，通过树状结构对数据进行分割和预测。它常用于分类和回归任务，适合初学者理解模型的决策逻辑。
核心特点
- 可视化强：树状结构便于理解
- 无需复杂预处理：对缺失值和异常值不敏感
- 可解释性高：能清晰展示决策路径
基本原理
- 特征选择：通过信息增益（Information Gain）或基尼系数（Gini Index）选择最优分割特征
- 树的生成：递归分割数据集，直到满足停止条件（如叶子节点纯度达标）
- 剪枝优化：防止过拟合，提升泛化能力
示例流程
- 输入：训练数据集
- 输出：决策树模型（如图所示）
- 关键步骤：
- 计算每个特征的信息增益
- 选择增益最大的特征作为根节点
- 递归构建子树
代码示例（Python）
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加载数据集
# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
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应用场景
- 客户分类（Customer Segmentation）
- 医疗诊断（Medical Diagnosis）
- 金融风控（Financial Risk Assessment）