什么是决策树？
决策树是一种树形结构的机器学习模型，通过分支判断将数据划分为不同类别或预测连续值。其核心思想是模仿人类决策过程，将复杂问题分解为一系列简单的规则。
📌 核心组成部分
- 根节点：代表最开始的判断条件
- 内部节点：表示特征属性的判断
- 叶子节点：表示最终的分类结果
- 分支：连接节点的判断逻辑
✅ 决策树的优点
- 直观易懂：可视化结构便于理解
- 无需复杂预处理：可处理数值和类别数据
- 高效性：训练和预测速度较快
- 可解释性：能清晰展示决策路径
🛠 应用场景
- 分类任务：如客户分群、垃圾邮件识别
- 回归任务：如房价预测、销售趋势分析
- 特征选择：帮助确定重要影响因素
- 可视化决策：将复杂模型转化为可解释的流程图
🧠 实现步骤
- 选择划分特征：使用信息增益、基尼系数等指标
- 递归构建树：直到满足停止条件（如节点纯度达标）
- 剪枝优化：防止过拟合，提升泛化能力
- 可视化结果：通过工具如
graphviz生成树形图
📘 扩展阅读
🚀 实战技巧
- 使用
sklearn库快速实现决策树模型 - 通过
plot_tree函数可视化模型决策过程 - 注意处理连续值时的划分策略
- 结合交叉验证评估模型性能
⚠ 注意事项
- 避免过度拟合：可通过设置
max_depth参数控制 - 处理类别不平衡：使用
class_weight调整权重 - 特征工程：对缺失值和异常值进行预处理
- 性能优化：尝试不同划分指标（如信息增益率）