决策树（Decision Tree）是数据科学中经典的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务。其核心思想是通过树状结构对数据进行划分，最终达到预测目标的目的。以下是关键知识点：
1. 决策树的基本概念
- 定义：通过特征判断将数据集逐步分割，形成树状决策路径
- 核心组件：
- 节点（Node）：代表特征判断
- 分支（Branch）：代表判断结果
- 叶子节点（Leaf）：代表最终分类或预测值
- 构建过程：使用信息增益、基尼系数等指标选择最优特征
2. 决策树的结构示例
3. 典型应用场景
- ✅ 分类任务：如客户流失预测、垃圾邮件识别
- ✅ 回归任务：如房价预测、销售趋势分析
- ✅ 特征选择：通过树的分裂过程筛选重要变量
- ✅ 可视化决策：直观展示业务规则
4. 优势与局限性
| 优点 | 局限性 |
|---|---|
| 易于理解和解释 📊 | 容易过拟合 🚫 |
| 无需复杂预处理 🧼 | 对连续值处理较弱 📉 |
| 可处理分类与回归 | 可能忽略复杂模式 🔍 |
5. 深入学习建议
- 点击了解决策树的实现教程
- 探索集成方法：随机森林（Random_Forest）与梯度提升（Gradient_Boosting）
- 可视化工具推荐：
graphviz或matplotlib
6. 扩展阅读
📌 提示：实际应用中需注意剪枝策略（Pruning）与防止过拟合的技巧！