什么是决策树？
决策树是一种直观且常用的机器学习方法，通过树状结构对数据进行分割和预测。其核心思想是：将数据集划分成更小的子集，直到每个子集足够纯净（同一类别）或无法再分割。
核心组件
- 根节点：代表整个数据集
- 内部节点：代表特征或属性
- 叶子节点：代表最终分类结果
- 分支：代表特征值的分割条件
决策树的构建过程
选择最优特征
使用信息增益、基尼系数等指标衡量特征对分类的贡献度递归分割
对选定特征进行值划分，生成子节点终止条件
- 所有样本属于同一类别
- 没有更多特征可用
- 分割后的子集纯度达标
应用场景示例
✅ 分类任务：垃圾邮件识别、客户分群
✅ 回归任务：房价预测、销售趋势分析
✅ 可视化：决策路径清晰展示
优势与局限
| 优点 | 局限 |
|---|---|
| 模型可解释性强 | 容易过拟合 |
| 无需复杂预处理 | 对连续值处理较弱 |
| 支持数值和类别数据 | 可能产生偏斜树 |
扩展阅读
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