决策树实现教程 🌳

决策树是机器学习中常用的分类与回归方法，其核心思想是通过树状结构对数据进行分割。以下是实现决策树的步骤指南：

1. 基本概念

• 节点：代表特征或决策点，用 Decision_Tree_Node 作为关键词可查看结构示意图
• 叶子节点：最终分类结果，常用于回归任务时输出连续值
• 分支：根据特征值划分数据，如 Gini_Index 或 Information_Gain 作为划分标准

2. 实现流程

1. 数据准备
   使用 Python_Code_Example 可参考数据预处理代码
2. 特征选择
   通过计算熵值或基尼指数确定最优划分特征
3. 树的生成
   递归划分数据集直到满足停止条件（如纯度达阈值）
4. 剪枝优化
   防止过拟合，可使用 Decision_Tree_Pruning 技术

3. 应用场景

• 分类任务：如贷款审批、客户分群
• 回归任务：如房价预测、销售趋势分析
• 可视化辅助：通过 /decision-tree-visualization 可直观查看树结构

4. 代码示例（Python）

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
# 加载数据集
# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 可视化树结构
plot_tree(model)

5. 扩展学习

• 决策树可视化教程
• 集成学习中的随机森林实现

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