决策树是一种直观且强大的机器学习模型，但其性能高度依赖于调优策略。以下是关键调优方向及操作建议：
1. 特征选择优化
- 信息增益法：选择划分后熵减少最多的特征
- 基尼指数：适用于分类任务，优先选择基尼不纯度最小的特征
- 递归特征消除 (RFE)：通过模型性能迭代剔除不重要特征
2. 剪枝技术应用
- 预剪枝：提前终止分支生长（如设置最大深度
max_depth=3） - 后剪枝：生成完整树后移除冗余分支（如使用
ccp_alpha参数） - 可视化剪枝效果：对比原始树与剪枝后的结构差异
3. 参数调参技巧
| 参数 | 作用 | 推荐策略 |
|---|---|---|
min_samples_split |
节点最小样本数 | 通常设为5-20避免过拟合 |
criterion |
分裂标准 | gini或entropy按任务类型选择 |
max_features |
特征子集数量 | sqrt(n)或log2(n)可提升泛化能力 |
4. 交叉验证实践
- K折交叉验证：推荐
k=5或k=10评估模型稳定性 - 分层抽样：确保每折数据分布与原数据一致
- 早停机制：结合验证集监控性能，防止过拟合
5. 可视化分析工具
- 使用决策树可视化工具分析模型结构
- 通过
plot_tree或graphviz生成可解释的决策流程图 - 关键路径追踪：定位高权重分支与潜在偏差节点
⚠️ 调优需平衡过拟合与欠拟合，建议通过网格搜索（Grid Search）系统化尝试参数组合。更多进阶技巧请参阅模型优化专题