树模型示例 🌳

树模型是机器学习中广泛应用的非参数方法，常用于分类和回归任务。以下是关于树模型的核心内容：

基本概念

• 决策树：通过特征划分构建树状结构，例如使用 scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier
• 随机森林：集成多个决策树以提升泛化能力，可参考 随机森林详解
• 梯度提升树：通过迭代优化树模型的预测误差，如 XGBoost、LightGBM 等

应用场景

1. 数据分类
2. 预测分析
3. 可视化决策过程

代码示例 (Python)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
print("预测结果:", predictions)

扩展阅读

• 机器学习基础：树模型原理
• 对比不同树模型的性能
• 可视化工具推荐

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