机器学习8-决策树

决策树（Decision Tree）是一种强大且灵活的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过从数据中学习一系列规则来建立模型，这些规则对输入数据进行递归的分割，直到达到某个终止条件。

决策树的构建过程：

1. 选择特征：从所有特征中选择一个最佳的分裂标准，以将数据集分成两个子集。

2. 分裂数据：使用选定的特征和分裂标准将数据集分成两个子集。这个过程会递归地应用于每个子集，形成树的分支。

3. 终止条件：在每个节点处，都会检查是否满足某个终止条件，例如节点中的样本数量小于阈值，或者树的深度达到预定的最大深度。

4. 重复：重复上述步骤，不断分裂和构建树，直到达到终止条件。

决策树的特点：

1. 可解释性：决策树的规则易于理解，可视化呈现直观的分裂过程，使决策过程变得透明。

2. 适应性：能够适应不同类型的数据，包括离散型和连续型特征。

3. 非参数性：不对数据的分布做出具体假设，因此对于不同类型的数据集都具有灵活性。

4. 特征重要性：决策树可以提供每个特征的重要性，帮助识别影响预测的关键因素。

5. 处理缺失值：能够处理缺失值，不需要对数据进行特殊的处理。

应用领域：

• 分类问题：例如࿰