决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列的决策规则将数据集划分成不同的子集，直到满足停止条件。
决策树的基本原理
- 数据划分：决策树通过比较不同特征值来划分数据集。
- 停止条件：当满足以下任一条件时，停止划分：
- 子节点中所有数据属于同一类别。
- 子节点数量达到预设的最大节点数。
- 信息增益或增益率小于预设阈值。
决策树的构建过程
- 选择根节点：选择数据集中信息增益或增益率最大的特征作为根节点。
- 划分数据集：根据根节点的特征值将数据集划分为两个子集。
- 递归构建：对每个子集重复步骤1和2，直到满足停止条件。
决策树的优缺点
优点：
- 简单易懂，易于解释。
- 对缺失值和异常值不敏感。
- 可用于分类和回归任务。
缺点：
- 容易过拟合。
- 对噪声数据敏感。
- 复杂的决策树可能难以解释。
更多信息
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决策树示例