🌳 决策树与随机森林教程 📊

机器学习中经典的集成学习方法

什么是决策树？

决策树是一种通过树状结构进行决策的算法，其核心思想是：

• 通过特征划分数据集（如：年龄 > 30、收入 < 50k）
• 递归构建分支，直到满足终止条件（如：叶子节点）
• 可视化直观，适合解释性模型

随机森林的原理

随机森林通过集成多个决策树提升性能：

1. Bootstrap采样：从数据集中随机抽取子集训练每棵树
2. 特征随机选择：每棵树在分裂时随机选择部分特征
3. 投票机制：分类任务通过多数投票，回归任务通过平均值

应用场景

• 分类任务：如客户分群、垃圾邮件检测
• 回归任务：如房价预测、销售趋势分析
• 特征重要性分析：可视化各特征对模型的影响权重

扩展阅读

想深入了解？可查看：

• 决策树算法详解
• Scikit-learn实现随机森林