决策树算法介绍：原理与案例实现
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引言
决策树（Decision Tree）是一种广泛应用于分类和回归任务的机器学习算法。它通过递归地将数据集划分成不同的子集，构建一个树状的决策模型。本文将详细介绍决策树的基本原理、构建步骤、关键概念、优缺点以及常见算法，最后通过一个案例展示如何在实际中使用Scikit-Learn库实现决策树分类器。
决策树的基本原理
决策树通过在数据集的特征空间中递归地选择最佳特征进行划分，构建一棵树。树的每个内部节点表示一个特征，节点的每个分支表示该特征的不同取值或区间，叶子节点表示一个类别或一个回归值。
基本构建步骤
- 选择最佳特征：
使用某种度量方法（例如信息增益、基尼指数）选择当前节点进行划分的最佳特征。 - 划分数据集：
根据选择的特征将数据集划分成若干子集。 - 递归构建子树：
对每个子集，重复上述步骤，直到满足停止条件（例如所有样本属于同一类，或者特征集为空，或者树的深度达到预设值）。
关键概念
信息增益（Information Gain）
信息增益衡量一个特征对分类不确定性的减少程度，通常用于分类任务。信息增益越大，说明该特征越能有效地将数据集分类。信息增益的计算公式为：
其中，𝐻(𝐷)H(D)是数据集𝐷D的熵，𝐷𝑣Dv是特
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