决策树(Decision Trees) 原理与代码实例讲解_决策树代码

决策树(Decision Trees) - 原理与代码实例讲解

1.背景介绍

决策树(Decision Trees)是一种强大的机器学习算法,被广泛应用于分类和回归问题。它通过构建一个树状结构模型,根据特征值的不同将数据分支,最终得到预测结果。决策树具有可解释性强、可视化、处理数值型和类别型数据等优点,在金融风险评估、医疗诊断、客户分类等领域有着广泛的应用。

2.核心概念与联系

2.1 决策树基本概念

决策树由节点(node)和边(edge)组成。节点分为三类:

• 根节点(root node):树的起点
• 内部节点(internal node):根据特征值进行数据分割
• 叶节点(leaf node):存储预测结果

从根节点开始,根据特征值的不同,数据被分配到不同的子节点,直到到达叶节点,得到最终预测结果。

2.2 熵(Entropy)和信息增益(Information Gain)

熵(Entropy)衡量数据集的无序程度。对于一个包含k个类别的数据集D,熵的计算公式如下:

E n t r o