决策树家族：DecisionTreeClassifier 与 DecisionTreeRegressor 全解析

宝子们👋，今天咱们来深入聊聊 scikit-learn 中两个超实用的决策树模型——DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor。无论你是机器学习小白，还是想进一步巩固知识的大佬，这篇文章都能让你收获满满😎。

🤔决策树基础原理

决策树是一种基于树结构进行决策的模型，它就像我们日常生活中的决策流程图🗺️。从根节点开始，根据数据的特征进行一系列的判断，沿着不同的分支向下，最终到达叶子节点，得到决策结果。👇戳！了解更多

决策树的构建过程主要是通过选择最优的特征进行节点划分，使得划分后的子节点尽可能“纯净”，也就是同一类别的样本尽可能多（分类问题）或者样本的取值尽可能接近（回归问题）。常用的划分标准有信息增益、信息增益比（分类问题）和均方误差（回归问题）等。

🎯DecisionTreeClassifier：分类决策树——追求纯度最大化

原理

DecisionTreeClassifier 用于解决分类问题。它通过递归地选择最优特征对数据集进行划分，使得每个子节点中的样本尽可能属于同一类别。在划分过程中，会计算每个特征的信息增益等信息，选择信息增益最大的特征作为划分依据。

分类树采用​​不纯度指标​​评估分裂质量：

• ​​基尼不纯度（Gini Index）​​：随机抽样时类别不一致的概率
  Gini = 1 - Σ(p_i²) （p_i为第i类样本比例）
• ​​信息增益（Information Gain）​​：分裂前后信息熵的减少量
  Gain = H(parent) - [weighted avg × H(children)]
  其中熵 H = -Σ(p_i × log₂(p_i))

优缺点

• 优点：
  • 模型简单直观，易于理解和解释😃。
  • 能够处理多分类问题。
  • 对数据的预处理要求较低，不需要进行标准化等操作。
• 缺点：
  • 容易过拟合，尤其是在数据量较小或者树的深度较大时😫。
  • 对数据中的噪声比较敏感。

用途

• 适用于​​离散标签​​预测场景：

• 医疗诊断（健康/患病）
• 垃圾邮件识别（垃圾/正常）
• 鸢尾花品种分类（Setosa/Versicolor/Virginica）
• 客户流失预测（流失/留存）

示例代码：鸢尾花分类

# 导入必要库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y