TensorFlow实现机器学习算法——决策树

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

决策树（decision tree）是一种分类和回归方法，它可以用来描述对输入变量做出预测的过程。其本质是一系列条件测试用来分割数据集，每个条件测试都对应着一个节点，而分割方式对应着该节点的子节点。每一层节点都会根据自身的条件来选择将要划分的数据集，直到所有样本被分配到叶子结点上为止。在构建决策树时，我们需要确定一个评价标准，即信息增益、信息值、基尼系数或其他指标。当决策树比较复杂时，可以通过剪枝的方法来降低模型的复杂度并防止过拟合。

决策树的优点是易于理解、应用、可处理连续和离散型特征、并且缺乏参数估计的不确定性。因此，在许多实际问题中被广泛使用。

TensorFlow提供了决策树算法实现功能，但由于很多复杂的底层逻辑与优化技巧，开发者需要了解这些原理才能更好的使用算法。本文通过示例代码来展示如何用TensorFlow实现决策树算法。希望能够帮助读者快速入门TensorFlow和决策树算法，进一步理解和运用TensorFlow的强大功能。

2.相关知识储备

对于理解这篇文章，我们先假设读者有以下基本的机器学习知识：

1. 线性代数
2. 概率论和数理统计学
3. 信息论和编码理论
4. 深度学习的基本理论知识

如果读者没有这些基