11、机器学习中的高效单行代码实现

机器学习中的高效单行代码实现

1. 决策树学习

决策树是机器学习工具包中强大且直观的工具。与许多其他机器学习技术不同，决策树具有人类可读性，这意味着你可以轻松训练一个决策树模型，并将其展示给你的上级，即使他们对机器学习一无所知，也能理解模型的作用。这对于经常需要向管理层展示和解释结果的数据科学家来说非常有用。

1.1 决策树基础

决策树代表了一种结构化的决策方式。每个决策都会引出新的分支，通过回答一系列问题，最终会得到推荐的结果。决策树常用于分类问题，例如“根据我的兴趣，我应该学习哪个学科？”你从树的顶部开始，反复回答问题并选择最能描述你特征的选项，最终到达树的叶节点，即没有子节点的节点，这就是基于你的特征选择所推荐的类别。

决策树学习有许多细微之处。在决策过程中，某些特征可能比其他特征对分类决策更重要。例如，在预测你当前健康状况的分类系统中，性别这一特征可能会排除许多疾病类别。因此，决策节点的顺序可以用于性能优化，将对最终分类有重大影响的特征放在树的顶部。同时，为了提高效率，决策树学习会去除那些对最终分类影响不大的节点，这个过程称为剪枝。

1.2 代码实现

下面是使用单行 Python 代码创建决策树的示例：

## Dependencies
from sklearn import tree
import numpy as np
## Data: student scores in (math, language, creativity) --> study field
X = np.array([[9, 5, 6, "com