决策树是机器学习中常用的分类与回归方法，因其直观性和可解释性成为入门首选。通过本教程，你将了解决策树的基本原理、应用场景及实现步骤。
核心概念 📌
- 节点：代表特征或属性（如“年龄”、“收入”）
- 叶子节点：代表最终分类结果（如“是否购买”）
- 分支：根据特征值划分数据路径
优势与局限 🔍
✅ 优点：
- 易于理解和解释
- 无需复杂预处理
- 可处理数值和类别数据
❌ 局限：
- 容易过拟合
- 对连续值需要离散化
- 不适合高维数据
实践建议 🛠️
- 使用Python的
scikit-learn库快速实现 - 通过可视化工具（如
graphviz）绘制树结构 - 尝试经典数据集（如Iris、Titanic）进行训练