决策树教程 🌳

决策树是机器学习中一种直观且强大的算法，广泛应用于分类与回归任务。通过分层的节点结构，它能够清晰地展示决策逻辑，是入门算法学习的理想选择！

核心概念

• 节点：代表特征或目标变量
• 分支：表示特征的取值条件
• 叶子节点：最终的决策结果
• 分类依据：信息增益、基尼系数等指标

构建步骤

1. 选择最优特征（常用ID3/C4.5算法）
2. 创建分支条件（如"是否是晴天？"）
3. 递归划分数据集
4. 生成叶子节点（如"打篮球"或"看电影"）

优点与局限

✅ 优点：

• 易于理解和解释
• 可视化效果好
• 无需复杂预处理

⚠️ 局限：

• 容易过拟合
• 对连续值处理较弱
• 对数据扰动敏感

应用案例

- 医疗诊断系统 - 客户分类分析 - 金融风险评估

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