决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的决策规则来对数据进行分类或回归。下面将详细介绍决策树算法的基本原理。
决策树构建过程
- 选择最优特征：在决策树的构建过程中，首先需要选择一个特征进行分割。这个特征的选择通常是基于信息增益（Information Gain）或者基尼指数（Gini Index）来确定的。
- 分割数据：根据选定的特征，将数据集分割成两个子集。
- 递归构建：对分割后的子集重复上述步骤，直到满足停止条件。
停止条件
- 叶子节点数量达到预设值。
- 所有叶子节点的类别相同。
- 当前节点的信息增益或基尼指数小于预设值。
决策树分类
决策树可以分为两类：
- 分类树：用于分类问题，输出结果为类别标签。
- 回归树：用于回归问题，输出结果为连续值。
决策树优缺点
优点：
- 易于理解和解释。
- 对缺失值和异常值不敏感。
- 可以处理非线性关系。
缺点：
- 过拟合问题。
- 无法处理非树形结构的数据。
扩展阅读
更多关于决策树的内容，您可以阅读《决策树算法详解》。
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决策树结构图