决策树算法教程 🌳

决策树（Decision Tree）是机器学习中一种经典的分类与回归方法，通过树状结构对数据进行分割和预测。以下是核心知识点梳理：

1. 基本概念

• 定义：决策树通过特征选择、树的生成和修剪三个步骤构建模型，形如流程图的层级结构
• 特点：可解释性强，适合可视化展示，但易过拟合
• 应用场景：
  • 🎯 数据分类（如用户行为分析）
  • 📊 回归预测（如房价预测）
  • 🧩 特征选择（如医学诊断）

2. 核心原理

• 信息增益：选择划分后数据纯度最高的特征（用entropy衡量）
• 划分规则：
  • ✅ 基尼系数（Gini Index）
  • ✅ 基尼杂质（Gini Impurity）
• 算法流程：
  1. 递归选择最优特征
  2. 创建分支节点
  3. 递归处理子集
  4. 剪枝优化（如预剪枝/后剪枝）

3. 扩展阅读

• 📚 机器学习教程：算法原理
• 📊 决策树可视化案例

4. 实践建议

• 🛠️ 使用Python的sklearn库实现（代码示例：DecisionTreeClassifier）
• 🎯 避免过拟合：通过设置max_depth或min_samples_split参数
• 📈 常见问题：
  • ❓ 如何处理连续值？
  • ❓ 如何应对类别不平衡？

5. 补充资源

• 🌐 维基百科：决策树
• 📘 《机器学习实战》第4章