数据挖掘算法之决策树详解

在计算机科学领域，尤其是在数据结构，很多种复杂的数据结构都是跟树有关，都是一个XX树命名。比如典型的霍夫曼树、KD树等。霍夫曼树是用来做编码的，KD树是用来对空间做划分。

本文目录：
风控决策树模型
决策树模型的种类
决策树模型的构造

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在开始跟大家介绍决策树模型之前，结合自然界中的树，我们先来了解下树的特点。自然界里的一棵树一定是有一个根，沿着这个根往上生长，一直到叶子为止。根到叶子中间会经管会一些内部节点。那在数据结构里面，树应该有什么样的特点呢？

有一个根节点，若干个叶子结点，若干个非叶子结点；

具有层次性根节点只有子节点，没有父节点；叶子结点只有父节点，没有子节点；非叶结点同时具有父、子节点。并且在二叉树模型中，非叶结点同时有左、右两个子节点；

除根节点外，每个节点有且仅有一个父节点。

决策树模型

在数据科学中，决策树应该是怎么样？决策树模型是一个树结构的分类器，可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的判断，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

下图这个流程图是在信贷风控领域做贷前审核时的简单模型。下面模型主要考察了借款人的四个特质：年龄、收入、负债跟逾期情况。