决策树详解 🌳

决策树是一种直观且常用的机器学习模型，通过树状结构对数据进行分类或预测。以下是核心要点：

基本概念

决策树由节点和叶子组成：

• 内部节点表示特征判断（如：是否是鸢尾花？）
• 叶子节点表示最终分类结果（如：Setosa, Versicolor, Virginica）
• 分支代表特征值的可能取值

工作原理

1. 选择最优特征划分数据（常用指标：信息增益、基尼系数）
2. 递归构建子节点，直到满足停止条件（如：叶子节点纯度达标）
3. 通过路径从根节点到叶子节点完成预测

优点与缺点

✅ 优点：

• 易于理解和解释
• 可视化直观
• 无需复杂预处理

⚠️ 缺点：

• 容易过拟合（可通过剪枝优化）
• 对连续值处理较弱

应用场景

• 分类任务（如：客户是否流失？）
• 回归预测（如：房价估算）
• 特征选择与重要性分析

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