决策树基础教程 🌳

决策树是机器学习中常用的分类与回归算法，通过树状结构对数据进行决策和预测。以下是核心内容概览：

1. 基本概念

• 定义：通过特征划分数据集，构建树形模型进行决策
• 特点：直观易解释，适合处理非线性关系
• 应用场景：分类任务（如垃圾邮件检测）、预测分析（如客户流失预测）、数据挖掘等

2. 核心步骤

1. 数据准备：确保特征与目标变量清晰
2. 特征选择：通过信息增益、基尼系数等指标选择最优划分特征
3. 树的生成：递归划分直到满足停止条件
4. 剪枝优化：防止过拟合，提升泛化能力

3. 实现工具

• Python：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
• R语言：rpart包
• 在线实验：尝试决策树可视化工具

4. 扩展学习

如需深入了解决策树进阶技巧，可参考：
机器学习基础教程 或 决策树调参指南

📌 提示：决策树的可解释性使其在医疗诊断、金融风控等领域尤为重要。