机器学习经典算法——决策树算法详解与实现

机器学习经典算法——决策树算法详解与实现

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它是基于树形结构的有监督学习方法之一。在本文中，我们将详细介绍决策树算法的原理，并使用Python代码进行实现。

1. 决策树算法原理

决策树算法通过对数据集进行划分来构建一棵树，每个节点表示一个特征属性，每个分支代表一个属性取值，叶子节点表示分类结果。根据不同的分裂准则，决策树可以采用多种算法进行构建，例如ID3、C4.5和CART等。

1.1 ID3算法

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是由Ross Quinlan提出的一种经典决策树算法。它基于信息增益（Information Gain）作为分裂准则，选择能够使得信息增益最大的特征来进行划分。

算法步骤如下：

1. 若数据集D中所有样本属于同一类别C，则将节点标记为C类，返回；
2. 若特征集A为空或数据集D中样本在特征集A上取值相同，则将节点标记为D中样本数最多的类别，返回；
3. 计算特征集A中各个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为划分特征；
4. 根据划分特征将数据集D划分为若干子集，对每个子集递归地调用步骤1-3，构建子树。

1.2 决策树算法的实现

下面我们使用Python代码实现决策树算法，并基于鸢尾花数据集进行分类任务。