决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树状图的形式对数据进行分类或回归分析。以下是关于决策树的一些基本概念和介绍。
基本概念
- 决策节点：表示决策的依据，例如是否为良性肿瘤。
- 叶节点：表示最终分类或回归结果，例如良性或恶性。
- 分支：表示不同决策依据下的结果。
决策树分类
- 分类决策树：用于对数据进行分类，例如分类垃圾邮件或非垃圾邮件。
- 回归决策树：用于对数据进行回归分析，例如预测房价或股票价格。
决策树构建
- 选择特征：选择对分类或回归结果影响最大的特征。
- 计算信息增益：计算选择该特征后，数据集的信息增益。
- 划分数据集：根据信息增益最大的特征，将数据集划分为子集。
- 递归构建：对每个子集重复以上步骤，直到满足停止条件。
常用算法
- ID3算法：基于信息增益选择特征。
- C4.5算法：基于信息增益率选择特征，并可以处理连续值特征。
- CART算法：分类与回归树，可以用于分类和回归分析。
注意事项
- 过拟合：决策树容易过拟合，需要适当剪枝。
- 数据不平衡：决策树对不平衡数据敏感，需要处理数据不平衡问题。
决策树结构