决策树概述 🌳
决策树是一种直观且强大的机器学习模型，通过树状结构对数据进行分割和预测。它广泛应用于分类与回归任务，适合初学者和进阶者快速上手。
核心特点
可视化强
：树状结构便于理解决策逻辑
无需复杂预处理
：可直接处理分类/数值型特征
可解释性高
：每个分支代表一个特征判断
典型应用场景
金融风控
：贷款审批条件判断
医疗诊断
：症状分诊流程设计
电商推荐
：用户行为路径分析
自然语言处理
：文本分类的规则引擎
使用建议
通过
决策树原理详解
深入理解信息增益计算
尝试
决策树可视化工具
实践分支划分过程
注意过拟合问题，可通过剪枝技术优化
如需进一步了解算法实现细节，可访问
决策树代码示例
进行探索 😊