决策树是一种常用的机器学习算法，适用于分类和回归任务。以下是一个简单的决策树教程，帮助您了解其基本概念和应用。

基本概念

决策树通过一系列的规则将数据集分割成多个子集，每个节点代表一个规则。每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个规则，每个叶节点代表一个预测结果。

决策树分类

  1. ID3算法：基于信息增益进行特征选择。
  2. C4.5算法：在ID3算法的基础上进行了改进，可以处理连续值和缺失值。
  3. CART算法：基于基尼指数进行特征选择。

创建决策树

  1. 选择一个特征作为根节点。
  2. 对于每个特征，将其数据分割成两个子集。
  3. 对每个子集递归地重复步骤1和2，直到满足停止条件（例如，所有数据都属于同一个类别或达到最大深度）。

决策树评估

  1. 准确率：预测正确的样本数量占总样本数量的比例。
  2. 召回率：正确预测为正类的样本数量占总正类样本数量的比例。
  3. F1分数：准确率和召回率的调和平均值。

实践案例

在 math_community/machine_learning/practice/decision_tree_practice，您可以找到一些实际操作的案例。

图像示例

中心位置：决策树结构图

Decision_TreeStructure