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数据挖掘：分类与回归：分类算法基础：决策树

1决策树概述

1.1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。它通过树状结构来表示决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树易于理解和实现，其结果可以直观地展示出来，便于解释。

1.1.1示例

假设我们有一个数据集，包含天气状况（晴、阴、雨）、湿度（高、低）、风力（强、弱）和是否打网球（是、否）四个属性。我们可以通过构建决策树来预测在给定天气条件下是否适合打网球。

1.2决策树的构建过