决策树概述 🌳

决策树是一种直观且易于理解的机器学习模型，通过树状结构对数据进行分割，最终达到分类或回归的目的。以下是关键知识点：

核心概念

• 节点：代表特征或属性（如“年龄”、“收入”）
• 分支：表示特征的取值条件（如“>30”或“≤30”）
• 叶节点：最终分类结果（如“是”或“否”）
• 树的深度：从根节点到叶节点的路径长度（影响模型复杂度）

优势 ✅

• 可解释性强：规则清晰，便于可视化
• 无需复杂预处理：对缺失值和异常值不敏感
• 适用性强：支持分类和回归任务
• 高效性：训练速度较快，适合小规模数据

应用场景 📊

• 客户分类（如信用评分）
• 医疗诊断（如疾病预测）
• 市场营销（如用户分群）
• 数据挖掘（如关联规则分析）

局限性 ⚠️

• 过拟合风险：需通过剪枝优化
• 对连续值处理较弱：需离散化或使用其他方法
• 不稳定性：数据微小变化可能导致树结构大幅调整

实践建议

1. 使用信息增益或基尼指数选择最优特征
2. 结合交叉验证评估模型性能
3. 参考决策树入门指南了解具体实现