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1. 决策树主要算法

   • ID3 算法
     • 核心指标：信息增益，指某个属性带来的熵增，信息增益越大，使用该属性划分的 “纯度提升” 越大，故以此选择划分属性。
     • 特点：对可取值数目较多的属性有所偏好，例如在极端情况下，最优划分可能是 “编号” 这类属性。
     • 示例数据：包含天气、温度、湿度等属性及 “是否出去玩” 的标签（7 条样本）。
   • C4.5 算法
     • 核心指标：信息增益率，计算公式为信息增益 ÷ 自身熵，用于优化 ID3 对多值属性的偏好问题。
     • 示例数据：与 ID3 算法使用相同的 7 条样本数据（天气、温度等属性及 “是否出去玩” 标签）。
   • CART 算法
     • 核心指标：基尼指数 Gini (D)，反映从数据集 D 中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。
     • 纯度关系：样本属于某类别的概率 p 越大，Gini (D) 越小，数据集 D 的纯度越高

2. 连续值的处理方法

   • 采用贪婪算法，步骤如下：
     • 排序：对连续值进行排序（如示例中 Taxable Income 排序为 60、70、75、85、90、95、100、120、125、220）。
     • 确定分界点：若进行二分，可能有多个分界点（如 10 个值有 9 个分界点）。
     • 离散化：将连续值分割为不同区间（如分割成 TaxIn≤80 和 TaxIn>80，或 TaxIn≤97.5 和 TaxIn>97.5）。

3. 决策树剪枝策略

   • 剪枝原因：决策树过拟合风险大，理论上可完全分开数据，需通过剪枝优化。
   • 预剪枝
     • 定义：边建立决策树边进行剪枝的操作，更实用。
     • 方法：限制树的深度、叶子节点个数、叶子节点包含的样本数、信息增益量等。
   • 后剪枝
     • 定义：建立完决策树后进行剪枝操作。
     • 衡量标准：最终损失 = 自身的 GINI 系数值 +α× 叶子节点数量。
       • α 越大，模型越不易过拟合，但可能影响结果准确性；
       • α 越小，更注重结果好坏，过拟合风险可能较高。

4. 决策树代码实现

   • 核心函数：DecisionTreeClassifier()
   • 关键参数表格

   • 参数	说明
     criterion	可选 gini（基尼系数）或 entropy（信息熵）
     splitter	可选 best（在所有特征中找最好切分点）或 random（在部分特征中找）
     max_features	可选 None（使用所有特征）、log2、sqrt、N（指定数量）
     max_depth	int 或 None（默认 None），设置树的最大深度，推荐 5-20 之间，深度越大越易过拟合