24、决策树与森林：构建、优化与交叉验证

决策树与森林：构建、优化与交叉验证

1. 决策树的构建

在构建决策树时，我们的目标是从样本和初始特征集合中生成一棵树。具体步骤如下：
1. 寻找最具信息性的特征 ：对于给定的样本，找出能带来最大熵增益的特征。
2. 创建树桩（Stump） ：为该特征创建一个树桩，树桩包含特征名称、默认值和子树分支。
3. 递归构建 ：重复上述步骤，直到没有可用特征或数据量过少。

以下是构建决策树的代码：

let mostFrequentBy f sample =
    sample
    |> Seq.map f
    |> Seq.countBy id
    |> Seq.maxBy snd
    |> fst

let rec growTree sample label features =
    if (Map.isEmpty features)
    // we have no feature left to split on:
    // our prediction is the most frequent
    // label in the dataset
    then sample |> mostFrequentBy label |> Answer
    else
        // from the named features we have available,
        // identify the