决策树算法原理详解

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

决策树（decision tree）是一种常用的机器学习方法，可以解决分类、回归和序列预测等多种类型的问题。它的特点就是模型简单，容易理解，容易处理多维度的数据。本文将对决策树算法的原理及其实现过程进行详细阐述，并给出一些常见问题的答案。同时，本文也会结合实践案例，分析不同场景下决策树的优缺点。本文适合具有一定机器学习基础和python编程经验的读者阅读。

2.背景介绍

什么是决策树？

决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，它由结点(node)和连接着的边组成。它主要用来解决分类和回归问题，能够自动选择一个最佳分割方案，使得各个子节点上的实例尽量属于同一类或相同的值。决策树可以看做是 if-then 规则的集合，在训练过程中，系统根据数据生成决策树，并使用决策树对新输入的实例进行分类或回归。

决策树算法的历史可以追溯到1959年由Shannon提出的ID3算法，但是后来随着统计学和模式识别的发展，决策树又被广泛应用在其他领域。

决策树的优点：

1. 易于理解与实现: 决策树是一个白盒模型，比较容易理解和实现。因此，它可以很好地作为一种黑箱模型来进行解释与推理。
2. 模型直观性强: 决策树通过树状结构可视化了数据的特征，很方便地表示数据的复杂关系。而且，决策树还可以绘制出可解释的图形，帮助用户理解模型。
3. 处理不平衡的数据: 在数据集中，如果存在某些类别的数量远远小于其他类别，则这些类别的影响就会过大，这时采用决策树会导致偏向更加频繁的类别，而忽略掉其他类别。因此，决