决策树是一种常见的机器学习算法，它通过树形结构来预测数据。下面是一些关于决策树的基础知识：

基本概念

  • 决策树结构：决策树由一系列的决策节点和叶子节点组成。决策节点用于选择特征，叶子节点用于输出预测结果。
  • 分裂准则：决策树通过某种准则来选择特征进行分裂，常见的准则有信息增益、基尼指数和卡方检验等。

创建决策树

  1. 选择根节点：从所有特征中选择一个最佳特征作为根节点。
  2. 分裂节点：根据根节点的特征值，将数据集划分为多个子集。
  3. 递归创建子树：对每个子集重复上述步骤，直到满足停止条件。

决策树的应用

决策树可以用于分类和回归任务。在分类任务中，叶子节点输出类别标签；在回归任务中，叶子节点输出连续值。

本站链接

Decision Tree