Python 决策树库推荐 🌳

决策树是机器学习中常用的算法，Python 提供了多个优质库来实现该功能。以下是几个主流选择：

1. scikit-learn 📊

   • 代表库：sklearn.tree
   • 特点：集成在主流科学计算栈中，支持分类/回归/聚类
     
     

     决策树可视化
     
     示例代码：

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   model = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train)
   

2. PyDecisionTrees 🧠

   • 代表库：pydotplus + graphviz
   • 特点：可视化能力出色，适合教学场景
     
     

     树结构示意图
     
     通过 /decision-tree-tutorial 可查看可视化教程

3. Orange 🌈

   • 代表库：orange3
   • 特点：交互式数据分析工具，内置决策树模块
     
     

     数据可视化工具

💡 扩展建议：

• 需要更高效的实现？可尝试 XGBoost 库
• 想了解决策树原理？推荐阅读 《机器学习实战》第4章

本库推荐基于技术社区通用实践，具体选择需结合项目需求。