监督学习 - 决策树（Decision Trees）
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什么是机器学习
决策树（Decision Trees）是一种建立在树状架构基础上的机器学习模型，在特征空间中用树状图表示所有可能的预测结果。它主要应用于数据分类与数值预测任务，并通过递归分割数据集来生成一棵决策树。每个节点代表一个特征或属性信息，在不同子节点之间则对应着具体的判断标准。叶子节点则存储着各个类别或预测值的结果信息。该模型以其直观易懂的优势广泛应用于多个领域，并且能够有效地处理非线性关系问题以及缺失数据情况。其核心优势在于能够自动进行特征选择和优化剪枝操作以提高模型泛化能力。
基本原理
- 树结构：决策树基于树状架构展开其组织形式其中包含了根结点内部结点与叶子结点三类基本单元。每一个内部结点代表一个特定属性而叶子结点则存储着分类结果或回归预测值。
- 划分规则：构建决策树的过程中会基于不同的特征选择最佳分割标准以提高数据集的一致性。
- 递归分裂：构建决策树采用了分而治之的方法在每次迭代中选择最优分割属性直至满足终止条件（如达到最大深度或样本数量低于设定阈值）。
- 预测过程：对于新的输入样本实例我们从根结点出发沿着分支路径逐步深入直到抵达叶子结点该叶子结点中的分类结果或回归值即为模型对输入实例的预测结果。
特点
- 高度可解释性：该方法具备高度可解释性。
- 具有抗干扰能力：该模型表现出良好的抗干扰能力。
- 不同类数据：该算法能够有效地处理数值型与分类型数据。
- 简单高效：无需进行繁琐的特征缩放步骤。
适用场景
- 涵盖两种主要类型：分类与回归问题。
- 在需要模型可解释性的情况下，在这些场景下进行分析或评估。
- 数据中的特征呈现混合类型。
代码示例（使用Python和scikit-learn）
以下是一个简单的使用决策树进行分类的示例：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Classification Report:\n{report}')
python
此示例展示了如何在scikit-learn库中部署决策树分类器模型。通过调节模型参数设置，例如设置最大深度等关键参数，在需要时优化其性能表现。详细的技术说明和可选配置选项，请访问官方文档获取。
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