决策树分类算法以及python实现_创建决策树的基本原则就是简单的就是最好的，只要能实现同样的功能，决策树越简单越好。

决策树的介绍

决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。

决策树的主要优点：

具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。
可以发现特征的重要程度。
模型的计算复杂度较低。

决策树的主要缺点：

模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。
不能很好利用连续型特征。
预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果。
方差较高，数据分布的轻微改变很容易造成树结构完全不同。

决策树的应用
由于决策树模型中自变量与因变量的非线性关系以及决策树简单的计算方法，使得它成为集成学习中最为广泛使用的基模型。梯度提升树(GBDT)，XGBoost以及LightGBM等先进的集成模型都采用了决策树作为基模型，在广告计算、CTR预估、金融风控等领域大放异彩，成为当今与神经网络相提并论的复杂模型，更是数据挖掘比赛中的常客。在新的研究中，南京大学周志华老师提出一种多粒度级联森林模型，创造了一种全新的基于决策树的深度集成方法，为我们提供了决策树发展的另一种可能。

同时决策树在一些需要明确可解释甚至提取分类规则的场景中被广泛应用，而其他机器学习模型在这一点很难做到。例如在医疗辅助系统中，为了方便专业人员发现错误，常常将决策树算法用于辅助病症检测。例如在一个预测哮喘患者的模型中，医生发现测试的许多高级模型的效果非常差。所