【Python机器学习】零基础掌握DecisionTreeClassifier决策树

作者：你好赵伟 | 2024-05-27 18:41:00

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在决策过程中，是否经常遇到需要从一系列复杂因素中快速做出选择的情形？在选择最佳旅游目的地时，可能需要考虑费用、天气、交通等多个因素。假设如果有一种方式能够将这些纷繁复杂的因素系统化、自动化地评估，进而做出最佳选择，那该有多好！

在数据分析和机器学习领域，有一种强大的算法，能够模仿这种决策过程，它就是决策树算法。决策树通过一系列的问题，将大问题分解为小问题，逐步缩小选择范围，最终得到最优解。这就像是玩“20个问题”的游戏，通过有限的问题，猜测出对方心中的答案。

想要看决策树算法在实际中如何运作吗？假设有一组旅游目的地的数据，每个目的地都有费用、天气、距离、旅游者评分等多个维度。现在的任务是找出满意度最高的旅游地。以下是10条模拟数据，每条数据都是一个可能的旅游目的地及其对应的各项指标：

费用（元）	天气	距离（千米）	评分（分）	满意度
5000	晴	2000	4.5	高
3000	阴	500	4.0	中
6000	雨	1000	3.5	低
4000	阴	1500	4.0	中
2500	晴	800	4.5	高
4500	阴</

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