基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

决策树与随机森林：理论与实践案例分析

1决策树基础

1.1决策树的概念与原理

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，每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树的构建过程是一个递归地选择最优特征进行分裂的过程，直到满足停止条件。

1.1.1原理

决策树的构建基于信息论中的信息增益或信息增益比，以及基尼不纯度等准则。算法从根节点开始，计算每个特征的信息增益或基尼不纯度，选择最优特征进行分裂，然后对每个子节点重复此过程，直到所有特征的