基本信息
文件名称：决策树：决策树的实现与随机森林的关系.docx
文件大小：23.94 KB
总页数：11 页
更新时间：2025-08-26
总字数：约8.29千字
文档摘要
PAGE1
PAGE1
决策树：决策树的实现与随机森林的关系
1决策树基础
1.1决策树的概念
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，其结果直观，可以清晰地展示决策过程。
1.1.1示例
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
学生
信用等级
买电脑
青年
高
否
一般
否
青年
高
是
一般
是
青年
高
否
好
是
青年
中
否
一般
否
青年
低
否
一般
否
青