决策树算法是机器学习中一种重要的分类和回归方法。它通过一系列规则将数据集划分成不同的子集，从而实现对数据的分类或预测。
决策树的特点
- 非参数模型：不需要对数据进行参数化。
- 易于理解和解释：决策树的结构直观，易于理解。
- 对异常值不敏感：决策树对异常值的影响较小。
决策树的构建
决策树的构建过程如下：
- 选择最优划分标准：在当前节点，选择最优的划分标准，通常是基于信息增益或基尼指数。
- 递归划分：根据最优划分标准，将数据集划分为子集，并对每个子集递归执行步骤1和2。
- 停止条件：当满足停止条件时，停止划分，如节点下的数据全部属于同一类别。
决策树的局限性
- 过拟合：决策树容易过拟合，尤其是在数据量较小的情况下。
- 解释性差：对于复杂的决策树，其解释性较差。
相关资源
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