决策树算法入门：从零开始理解决策过程

决策树算法入门：从零开始理解决策过程

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/gs80140/article/details/144951380

决策树是一种常见的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。它通过树形结构对特征进行逐步划分来进行预测。本文将从决策树的结构、类型、核心步骤、常见划分标准、算法实现、优缺点、过拟合与剪枝处理以及Python实现示例等多个方面，全面介绍决策树算法的基础知识。

1. 决策树的结构

• 根节点（Root Node）：树的起始节点，表示整个数据集。
• 内部节点（Internal Node）：每个内部节点代表一个特征，根据该特征的某个值对数据集进行划分。
• 叶子节点（Leaf Node）：最终的预测结果节点，表示类别标签或回归值。

2. 决策树的类型

• 分类决策树（Classification Tree）：输出离散类别，例如 “是/否”。
• 回归决策树（Regression Tree）：输出连续值，例如房价预测。

3. 决策树的核心步骤

1. 选择最佳特征（划分标准）：根据某种划分标准来选择最优的划分特征。
2. 递归划分：对数据集进行划分，直到满足停止条件。
3. 停止条件：

• 节点样本数少于预设阈值。
• 特征集为空，或划分无法提升准确率。

4. 常见划分标准

5. 决策树算法的常见实现

• ID3（Iterative Dichotomiser 3）：使用信息增益作为划分标准，适用于离散型特征。
• C4.5：改进 ID3，使用信息增益率，支持连续型特征。
• CART（Classification and Regression Tree）：同时用于分类和回归，基于基尼系数或最小均方误差。

6. 决策树的优缺点

优点：

• 直观易懂，模型可视化友好。
• 对缺失值和不相关特征不敏感。
• 不需要数据预处理，如标准化。

缺点：

• 易过拟合，需要通过剪枝（Pruning）控制树的深度。
• 对样本变化敏感，轻微的样本改变可能导致树结构变化。
• 对于高维特征的表现可能不如其他方法，如随机森林或支持向量机。

7. 过拟合与剪枝

• 预剪枝（Pre-Pruning）：在树构建过程中限制树的生长条件，如限制深度、叶子节点样本数。
• 后剪枝（Post-Pruning）：先构建完整决策树，再根据验证集对树进行简化，去掉不必要的节点。

8. 决策树在 Python 中的实现示例

可以使用 sklearn 轻松实现决策树：

代码示例

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)
clf.fit(X, y)

# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(10, 8))
tree.plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True)
plt.show()

参数解释：

• criterion：划分标准，可选 'gini'（基尼系数）或 'entropy'（熵）。
• max_depth：限制树的最大深度，防止过拟合。

9. 应用场景

• 医疗诊断：根据患者的症状判断疾病类型。
• 金融领域：用户信用评分、欺诈检测。
  
• 风险管理：根据数据预测风险等级。

本文原文来自CSDN