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决策树与随机森林：从基础到实践

1决策树基础

1.1决策树的概念与应用

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）。决策树易于理解和实现，其结果可以可视化，便于解释。

1.1.1应用场景

客户分类：银行可以使用决策树来预测客户是否会违约贷款。

医疗诊断：基于患者的症状和体征，决策树可以帮助医生诊断疾病。

电子邮件过滤：决策树可以用于识别垃圾邮件，基于邮件的元数据和内容特征。

1.2决策树的构建过程