决策树：机器学习中的分类与回归利器

决策树（Decision Tree）是机器学习领域里极为常用的算法，在分类和回归问题中都有广泛应用。它借助树状结构来呈现决策流程，每个内部节点代表对一个特征或属性的测试，分支是测试结果，而叶节点则对应最终的类别或值 。

决策树的基本概念

节点（Node）

树中的每一个点都叫做节点。其中，根节点是整棵树的起始点，内部节点用于做出决策，叶节点则代表最终的决策成果 。

分支（Branch）

从一个节点延伸到另一个节点的路径，我们就称其为分支。

分裂（Split）

按照某个特征，把数据集划分成多个子集的过程，这就是分裂。

纯度（Purity）

纯度用于衡量一个子集中样本的类别是否一致。纯度越高，意味着子集中的样本越相似 。

决策树的工作原理

决策树通过递归方式将数据集分割成更小的子集，进而构建起树结构，具体步骤如下：

1. 选择最佳特征：依据信息增益、基尼指数等标准，挑选出用于分割的最佳特征。
2. 分割数据集：按照选定的特征，把数据集划分成多个子集。
3. 递归构建子树：对每个子集重复上述操作，直到满足停止条件，比如所有样本都属于同一类别，或者达到了最大深度。
4. 生成叶节点：一旦满足停止条件，就生成叶节点，并赋予其相应的类别或值。

决策树的构建标准

构建决