机器学习方法的决策树

小学作文 2025-07-28 12:01五年级作文www.ettschool.cn

1. 树结构组成

由根节点（起始决策点）、内部节点（属性判断）、叶节点（分类结果）和分支（决策路径）构成。例如在分类任务中，树从根节点开始依据特征属性递归划分数据，最终将样本映射到叶节点类别。

2. 学习目标

通过训练数据构建规则，使新数据能沿树结构准确分类。构造决策树需平衡模型复杂度与泛化能力，避免过拟合。

1. 特征选择标准

熵：衡量数据纯度，公式为 $H(X)=-\\sum p_i \\log p_i$，不确定性越大熵值越高。

信息增益：选择能使类Y不确定性减少程度最大的特征，如根节点优先选择信息增益最高的属性。

2. 生成与优化

递归划分：采用自顶向下方式，每次选取最优特征分割数据，直至满足终止条件（如纯度达标或限制）。

剪枝策略：预剪枝（训练时限制树）和后剪枝（生成后删减冗余分支）是控制过拟合的主要手段。

1. 优势

模型可读性强，分类速度快，适合规则提取。

支持离散型数据，能处理非线性关系。

2. 局限

对噪声敏感，易产生过拟合，需依赖剪枝和正则化。

特征选择偏向高基数属性，可能忽略特征间的交互作用。

决策树常用于金融风控（信用评分）、医疗诊断（疾病预测）等领域，其可视化特性便于业务规则解释。