决策树机器学习教程

决策树是一种常用的机器学习算法，它能够将数据集划分为不同的类别或数值。本教程将介绍决策树的基本概念、构建过程以及如何使用它进行分类和回归任务。

决策树构建

决策树的构建过程如下：

选择一个节点作为根节点。
根据节点特征，将数据集划分为若干个子集。
对每个子集重复步骤2，直到满足停止条件。

决策树分类

决策树可以用于分类任务。以下是一个简单的分类示例：

是：如果用户年龄大于30岁，则属于高收入人群。
否：如果用户年龄小于等于30岁，则属于低收入人群。

决策树回归

决策树也可以用于回归任务。以下是一个简单的回归示例：

预测值：根据用户年龄预测其年收入。

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用决策树进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print("模型准确率：", score)

扩展阅读

想要了解更多关于决策树的信息，可以阅读以下文章：