18、基于决策树的幸福感预测：从理论到实践

基于决策树的幸福感预测：从理论到实践

1. 机器学习与决策树简介

机器学习涵盖了广泛的方法，其核心目标是在数据中寻找模式并利用这些模式进行预测。决策树是一种具有分支结构的图表，类似于树的形状。我们可以像使用流程图一样使用决策树，通过回答是/否问题，沿着特定路径得出最终的决策、预测或建议。创建能够做出最优决策的决策树是机器学习算法的一个典型示例。

1.1 决策树在现实场景中的应用

以急诊室的分诊为例，分诊人员需要为每一位新入院的患者确定优先级。例如，一位50岁的女性因胸痛前来急诊，分诊人员需要判断她的疼痛更可能是烧心还是心脏病发作。这一决策过程需要考虑众多因素，如患者的年龄、性别、是否肥胖、是否吸烟、症状表现、医院繁忙程度等。

下面是一个简化的心脏病分诊决策树示例：

graph TD
    A[患者抱怨胸痛] --> B{患者是男性}
    A --> C{患者是女性}
    B --> D{不肥胖}
    B --> E{肥胖}
    E --> F[高风险]
    D --> G{吸烟者}
    G --> F
    D --> H{非吸烟者}
    H --> I{非糖尿病患者}
    I --> J[低风险]
    H --> K{糖尿病患者}
    K --> F
    C --> L{年龄小于45岁}
    L --> J
    C --> M{年龄大于45岁}
    M --> F

决策树中的每个文