【机器学习第一期】决策树原理及实现步骤：含MATLAB/Python实现代码

1 原理

决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构进行决策分析的方法。它利用树形结构来表示各种决策结果之间的关系，并且可以用于分类和回归分析等任务。其关键思想是通过递归地划分数据集，找到最优的特征及其划分点，使得子数据集尽可能纯净（即目标变量具有较小的方差或熵）。

决策树的构建过程可以分为两个步骤：

• 第一步是选择一个合适的划分属性，将数据集划分成多个子集；
• 第二步是针对每个子集递归地重复进行第一步，直到所有的子集都属于同一类别或者达到了预定义的停止条件。

在决策树的构建过程中，需要选择一个合适的划分属性。常见的划分属性选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。在选择划分属性时，通常选择对分类结果的影响最大的属性，以达到最优的划分效果。

决策树的优点包括易于理解和解释、计算复杂度低等。同时，决策树也有一些缺点，比如容易过拟合、对数据的噪声和异常值敏感等。