作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1986年， 提出了一种分类和回归方法——决策树（decision tree）。这个方法在1987年用于西瓜数据分类，发现了其中的奥秘，并将它称为“统计学习”的基础。后来，越来越多的人用这种方法解决实际问题，其中包括信用评级、垃圾邮件过滤、疾病诊断等。
在决策树中，每一个节点代表一个特征，而每个分支代表该特征的一个取值。在训练过程中，从根节点到叶子节点，每个节点都对应着若干个子节点。也就是说，决策树是由if-then规则组成的，可以直观地表示出分类决策过程。每一条if-then规则都对应着从根节点到某个叶子节点的一条路径，最终将输入实例划入相应的叶子节点，并赋予该实例相应的类别标签。
可以看出，决策树模型具有如下几个优点：
- 模型简单、易于理解和解释；
- 可处理连续及离散变量；
- 使用模式匹配方式进行预测，模型准确率高；
- 能够对缺失值进行自动处理；
- 能够处理多输出的问题；
- 不需要进行特定的特征缩放或处理；
- 对于数据分布不平衡的数据集来说，模型可以提升分类性能；
然而，决策树也存在一些局限性：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-723404.html
- 对异常值敏感；
- 模型欠拟合；
- 容易过拟合，导致泛化能力差；
- 如果特征之间的相关性较强，可能导致生成过多的分支，影响决策树的可读性和理解力；
本文将详细阐述决策树模型的实现原理、构建方法、正则化方法、文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-723404.html
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