Python28-1 机器学习算法之决策树

决策树（Decision Tree）

决策树算法是一种常用的机器学习算法，属于监督学习范畴。它可以用于分类和回归任务，具有易于理解和解释的特点。决策树通过递归将数据分割成更小的子集，构建一个树形结构，其中每个节点代表一个特征的测试，分支代表测试结果，叶子节点代表最终的分类或回归结果。

1. 基本概念

• 根节点（Root Node）：树的最顶端节点，包含所有数据样本。

• 内部节点（Internal Nodes）：每个内部节点表示一个特征的测试，根据测试结果将数据分成两个或多个子集。

• 叶子节点（Leaf Nodes）：树的末端节点，表示最终的分类或回归结果。

• 分支（Branches）：从一个节点到下一个节点的路径，代表特征测试的结果。

2. 构建过程

构建决策树的过程涉及以下几个步骤：

1. 选择最优特征：在每个节点选择一个特征来分割数据。选择的标准通常是信息增益、信息增益率或基尼指数等。

2. 数据分割：根据选择的特征和阈值，将数据分割成子集。

3. 递归分割：对每个子集重复上述步骤，直到满足停止条件，如所有数据属于同一类或达到最大树深度。

4. 构建