决策树是一种直观且强大的机器学习模型，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分割，最终形成决策路径。以下是关键要点：
1. 基本概念
- 决策树由节点和叶子组成，内部节点代表特征判断，叶子节点代表最终决策结果
- 通过递归选择最优特征划分数据集，构建树形结构
- 💡 核心优势：可解释性强，适合可视化分析
2. 核心原理
- 信息熵：衡量数据纯度的指标，熵越低说明分类越明确
- 基尼系数：用于衡量数据集的不纯度，常用于分类任务
- 信息增益：选择使数据集纯度提升最大的特征作为划分依据
3. 构建过程
- 选择最优特征（如ID3算法基于信息增益，C4.5算法基于增益率）
- 递归划分数据集，直到满足停止条件（如节点纯度达标或数据集为空）
- 生成叶子节点作为最终预测结果
4. 应用场景
- 分类任务：如客户分群、邮件分类
- 回归任务：如房价预测、销售额预估
- 📌 扩展阅读：决策树优缺点分析
5. 注意事项
- 避免过拟合：可通过剪枝（如预剪枝、后剪枝）优化模型
- 对连续值处理：需离散化或使用其他策略（如CART树）
- ⚠️ 对缺失值敏感，需预处理或特殊处理
如需进一步了解决策树的实现细节或代码示例，可访问 决策树算法实现 路径。