决策树算法

资 源 简 介

决策树算法

详 情 说 明

决策树是一种广泛使用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它的核心思想是通过对数据集进行递归划分，构建一棵树状结构来预测目标变量。

决策树的工作原理可以理解为一系列if-then规则的集合。算法会从根节点开始，根据特征的重要性不断选择最优划分特征，将数据分割成更纯粹的子树，直到满足停止条件。这个过程中涉及三个关键点：特征选择、树的生成和剪枝。

在特征选择阶段，决策树使用信息增益、增益比或基尼指数等标准来评估每个特征的区分能力。算法会优先选择能够最大程度减少不确定性的特征进行节点分裂。对于分类问题通常使用基尼不纯度或信息增益，而回归问题则常用方差减少作为划分标准。

决策树的优势在于模型可解释性强、对数据预处理要求低（无需标准化）、能够处理混合特征类型。但缺点是容易过拟合，对噪声数据敏感。为了提升泛化能力，通常会采用预剪枝或后剪枝技术，或者使用随机森林等集成方法来降低方差。

决策树算法有多种实现方式，如ID3、C4.5和CART等。其中CART算法既能处理分类问题也能处理回归问题，是目前最流行的决策树实现之一。