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决策树：决策树与随机森林的比较：随机森林在回归问题中的应用

1决策树基础

1.1决策树的定义与工作原理

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）。决策树的工作原理是自顶向下递归地分割数据集，直到每个子集的数据足够纯净，即属于同一类别或具有相似的数值。

1.1.1示例：决策树构建

假设我们有以下数据集，用于预测一个人是否会购买电脑：

年龄

收入

学历

是否购买

青年

高

硕士

否

青年

高

本科

是