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本文详细介绍了决策树模型的原理和构建过程，包括节点类型、判定规则和基尼系数的概念。通过员工离职预测的例子，阐述了如何通过基尼系数选择最佳分裂条件，以降低系统的混乱程度，构建高效分类的决策树。
决策树模型是机器学习中的一类经典算法模型，它易于实现，可解释性强并且与人类的思维模式相似，因此，在机器学习领域有着广泛的应用，很多牛X的集成算法底层核心也是决策树。
顾名思义，决策树模型采用树形结构，简单理解就是通过对一系列问题采用if/else的方式进行层层推导，来实现最终的分类决策的。
决策树模型在构建树结构时，存在三种节点，分别是：
1、根节点：模型的起始节点，在此处样本数据未产生任何划分
2、内部节点：样本中的相应特征属性，在此节点实现对样本的划分
3、叶节点：代表最终的决策结果
在模型预测时，根据树的结构，在内部节点处使用样本的某一特征值对其进行判断，然后根据判断结果决定该样本进一步划分到下方的哪个分支节点，最终直到到达叶节点，得到最终的分类结果。
决策树的结构即体现了模型的判定规则，它们不是人工预先制定的，而是按照某种特定的决策树构建依据，通过样本训练最终获得的。
下面我们举个简单例子，讲解一下决策树的判定过程：
假设我们要预测员工是否会离职，假定影响员工离职的特征有两个，分别为满意度和收入&#x
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