用Python实现决策树算法，看这篇就够了！_python回归决策树

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

决策树（decision tree）是一种监督学习的机器学习算法，它可以用于分类、回归或排序任务，能够输出一个条件树结构，每一层表示一个测试的属性，每一条路径表示一个分支条件，左子树表示为真，右子树表示为假。该算法能够对复杂的数据进行高效分类和预测，是当前最流行的监督学习算法之一。

通常情况下，在构建决策树时会采用信息增益、信息 gain ratio 或基尼指数等划分准则，即选择使得训练集的不纯度最小化的属性作为划分标准。但现实中决策树构造往往需要处理数据量较大的情况，因此在构造决策树时还需考虑相应的算法设计和参数调优工作。

在本文中，作者将结合机器学习和统计学的知识，用Python语言来实现决策树算法并进行分析。文章从基本原理出发，逐步阐述决策树算法的实现过程、关键问题及其解决方法，并通过实例加深理解。希望通过本文，读者能够掌握机器学习中的决策树算法，帮助自己更好地理解、运用决策树算法解决实际问题。

2.核心概念与联系

2.1 决策树模型

决策树是一个模拟人类决策过程的机械流程。其基本思路是从根节点开始，按照若干个特征属性来对记录进行分割，每个节点根据其值对记录进行分类。如果某个记录属于此节点下的某一类别，则输出该类别；否则，继续向下走到叶节点，判断最后所落叶的叶节点对应的类别。

决策树模型由两个主要组成部分构成，包括节点和边。决策树中的每个节点代表一个测试属性，每个节点可能有两种结果（即取值为“是”或“否”），并且通过进一步测试其他属性来决定是否选取该节点。通过递归这种方式࿰