通俗易懂讲AI--决策树
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发布时间：2024-09-27 08:20
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决策树是一种直观且易于理解的机器学习模型，它通过树状结构进行分类决策。以下是决策树的几个关键部分：
决策树结构: 根节点包含所有样本，内部节点代表特征判断，叶节点则表示决策结果。例如，银行贷款决策中，根据年收入和房产判断是否发放贷款。
工作原理: 决策树学习包含三个步骤：特征选择（信息增益法则筛选重要特征）、决策树生成（选择信息增益大的特征进行划分）和剪枝（避免过拟合）。信息增益通过比较特征引入的不确定性减少来衡量其重要性。
特征选择: 信息增益算法通过计算特征对结果的不确定性减少量来决定其价值，如非诚勿扰节目中，女嘉宾通过计算身高特征的信息增益来决定询问哪个特征。
剪枝策略: 分为预剪枝和后剪枝两种，前者在构建过程中树的复杂度，后者在生成后通过性能测试来决定是否修剪节点。
尽管决策树直观且易于解释，但也存在局限性，如容易过拟合，对于缺失值和连续特征处理不敏感等问题。但总的来说，决策树以其简单性和实用性在许多场景中被广泛应用。
