决策树是一种常用于机器学习中的监督学习算法,它通过一系列的规则(或称为决策)来对数据进行分类或回归。它是一种树形结构,其中每个内部节点代表一个特征(或属性),每个分支代表一个特征的不同取值,每个叶节点代表一个类别(对于分类问题)或一个数值(对于回归问题)。
以下是决策树的一些基本特点:
1. 结构:决策树的结构类似于一棵树,从根节点开始,经过一系列的分支,最终到达叶节点。
2. 节点:
内部节点:表示一个特征。
叶节点:表示预测结果。
3. 构建过程:
分裂规则:决策树通过特定的分裂规则来构建。常见的分裂规则有信息增益、基尼指数和熵等。
递归:决策树通常是通过递归的方式构建的,即对于每个节点,都会继续分裂,直到满足某些停止条件。
4. 停止条件:
叶节点:当某个节点满足一定的条件(如纯度、最小样本数等)时,它会变成叶节点。
深度限制:决策树可以设置一个最大深度,超过这个深度的节点将不再分裂。
5. 分类与回归:
分类树:用于预测离散值,如分类结果。
回归树:用于预测连续值,如房价。
决策树在实际应用中非常广泛,尤其是在数据挖掘、机器学习等领域。不过,由于决策树可能产生过拟合,因此在实际应用中,通常需要对决策树进行剪枝等处理,以减少过拟合的风险。