分类算法：决策树算法详解

分类算法：决策树算法详解

决策树基础

1. 决策树的概念与应用

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树易于理解和实现，其结果直观，可以解释性强。

1.1 应用场景

• 客户分类：银行可以使用决策树来决定是否批准贷款，基于客户的收入、信用历史等特征。
• 医疗诊断：决策树可以用于预测病人是否患有某种疾病，基于病人的年龄、性别、症状等信息。
• 电子邮件过滤：决策树可以用于识别垃圾邮件，基于邮件的发件人、主题、内容等特征。

2. 决策树的构建过程

决策树的构建过程主要包括特征选择、树的生成和树的剪枝。