机器学习入门：决策树详解 🌳

决策树是机器学习中一种经典的监督学习算法，因其直观性和易解释性被广泛应用于分类和回归任务。以下是关键知识点梳理：

1. 基本概念

决策树通过树状结构对数据进行划分，每个节点代表一个特征判断，叶子节点输出预测结果。

• 节点类型：
  • 内部节点：用于划分数据的特征（如年龄、收入）
  • 叶子节点：最终分类结果（如“购买”或“不购买”）
• 核心目标：通过递归选择最优特征，构建最简树形模型

2. 工作原理

决策树通过以下步骤生成模型：

1. 特征选择：使用信息增益、基尼系数等指标衡量特征重要性
2. 树的生成：递归划分数据集，直到满足停止条件
3. 剪枝优化：移除冗余分支以防止过拟合

> 📌 关键算法：ID3（基于信息增益）、C4.5（改进版ID3）、CART（分类与回归树）

3. 优点与局限性

✅ 优点：

• 可视化强，易于理解
• 无需复杂预处理（如标准化）
• 适合处理非线性数据

❌ 局限性：

• 容易过拟合，需剪枝处理
• 对连续值和缺失值敏感
• 不稳定，数据微小变化可能导致树结构大幅改变

4. 应用场景

• 分类任务：信用评分、医疗诊断
• 回归任务：房价预测、销售趋势分析
• 集成学习：作为随机森林或梯度提升的基础模型

5. 扩展学习

如需深入了解决策树的优化技巧与实战案例，可访问：
/community/tutorials/ml-decision-tree-advantages

🚀 小贴士：决策树的深度与分支数量直接影响模型性能，建议结合交叉验证进行调参！