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决策树与随机森林：特征重要性评估的深度解析

1决策树基础

1.1决策树的构建过程

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。构建决策树的过程主要包括以下步骤：

选择分裂属性：在每个节点上，算法需要选择一个属性作为分裂依据。选择的标准通常基于信息增益、增益率或基尼不纯度等。

分裂节点：根据选定的属性，将数据集分割成子集，每个子集对应一个属性值。

递归构建子树：对每个子集重复上述过程，直到满足停止条件，如子集中所有样本属于同一类别、子集为空或达到预设的最大深度。

剪枝：为避免过拟合，可以对决策树进行剪枝，即删除一些子树，以简化模型。

1.1.1示例