决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树形结构对数据进行分类或回归。以下是一些关于决策树的入门教程和资源。

基础概念

  • 决策节点：决策树中的节点代表一个特征，用于对数据进行划分。
  • 叶节点：叶节点代表一个类别或预测结果。
  • 分裂准则：用于选择最优特征的准则，常见的有信息增益、基尼指数等。

教程列表

  1. [决策树基础](/ml_tutorials/decision_tree basics)
  2. Python 中的决策树实现
  3. 决策树优缺点分析

实例分析

假设我们有一个数据集，包含多个特征，目标是预测某个客户的购买行为。

  • 特征：年龄、收入、购买历史
  • 目标：是否购买

通过决策树算法，我们可以得到以下决策路径：

  1. 年龄是否大于30？
    • 是：是否收入大于50000？
      • 是：购买概率高
      • 否：购买概率低
    • 否：是否购买历史中有5次以上购买？
      • 是：购买概率高
      • 否：购买概率低

相关资源

希望这些资源能帮助您更好地理解决策树算法。

决策树示例