决策树的基本概念 决策树是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它通过递归地分割数据集,构建树状结构,每个内部节点表示一个特征测试,每个分支代表测试结果,每个叶节点存储预测结果。决策树的核心目标是生成具有高解释性和良好泛化能力的模型。 决策树的构建过程 决策树的构建通常基于信息增益、增益比或基尼不纯度等指标选择最优分割特征。以ID3算法为例,信息增益的计算公式为: $$ \text{信息增益}(D, A) = \text{熵}(D) - \sum_{v \in \text{Values}(A)} \frac{|D_v|}{|D|} \text{熵}(D_v) $$ 其中,$D$为数据集,$A$...