决策树（Decision Tree）是机器学习中一种直观且强大的分类与回归工具，通过树状结构对数据进行分层决策。其核心思想是模仿人类的分步判断过程，将复杂问题拆解为一系列简单条件判断。

核心概念 🧠

  • 节点：代表特征或属性（如“年龄”“收入”）
  • 分支：代表条件判断的结果（如“>30”“≤30”）
  • 叶子节点：代表最终分类结果（如“购买”“不购买”）

构建流程 📝

  1. 选择最佳特征：使用信息增熵（Entropy）或基尼系数（Gini Index）评估
  2. 分割数据集：根据特征值将数据划分为子集
  3. 递归构建子树：对子集重复上述步骤，直到满足终止条件
  4. 剪枝优化：移除冗余分支以防止过拟合

优缺点分析 📊

✅ 优点：

  • 可视化直观，易于解释
  • 无需复杂预处理，可处理数值与类别数据
  • 训练效率高，适合大数据集

❌ 缺点：

  • 易受数据噪声影响
  • 对连续值处理需离散化
  • 可能产生过度拟合的复杂树

应用场景 🛠️

  • 客户细分（如银行贷款评估）
  • 医疗诊断（如疾病分类）
  • 推荐系统（如用户行为预测）
决策树结构

如需进一步了解机器学习基础概念，可访问 /ai_tutorials/machine_learning_introduction 进行学习。