Python决策树算法：面向对象的实现与案例详解

Python决策树算法：面向对象的实现与案例详解

引言

决策树（Decision Tree）是一种重要的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。由于其直观性和可解释性，决策树在数据科学领域得到了广泛的使用。本文将深入探讨决策树算法的原理，并通过面向对象的方式实现决策树算法，结合案例详细展示如何在Python中应用该算法解决实际问题。

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一、决策树算法概述

1.1 决策树的基本思想

决策树是一种递归地将数据集分割成不同区域的算法，最终通过这些区域对数据进行分类或回归。每个分割节点通过某个特征的值进行分割，树的叶子节点代表最终的决策结果。对于分类问题，叶子节点的值是分类结果；对于回归问题，叶子节点的值是一个连续的数值。

1.2 分类与回归树

决策树可以分为两类：

• 分类树（Classification Tree）：用于解决分类问题。其目标是将数据分类到某个类别中。
• 回归树（Regression Tree）：用于解决回归问题。其目标是对连续值进行预