学决策树，Neng让我精准掌握机器学核心技Neng吗？

嘿，细小朋友们，今天我们要来聊一聊一个听起来hen厉害的东西——决策树！你兴许觉得它hen麻烦， 但别担心，我会用超级轻巧松的方式来告诉你，学决策树到底Neng不Neng让我们学会机器学的核心技Neng呢！

一、啥是决策树？

先说说我们要晓得啥是决策树。想象一下你有一个细小树，树叶上写着各种各样的规则，比如“Ru果下雨，就带伞”。这玩意儿树就像一个超级机灵的老师，它Neng根据你的情况给出Zui优良的觉得Neng。在机器学中，决策树就是用这些个规则来预测后来啊，比如判断你是不是会中意某个电影。

二、决策树NengZuo啥？

决策树NengZuo的事情可许多了！它Neng帮我们预测天气，判断病人有没有病，甚至还Neng推荐我们kan啥电影。听起来是不是hen神奇？这就是它的力量！

三、 决策树算法的优不优良的地方

就像个个人dou有优良处和不优良的地方一样，决策树也有它的优良处和不优良的地方。

优良处是它hen直观，我们hen轻巧松搞懂它的规则；而且它计算起来也不麻烦，用不了太许多计算力。但是不优良的地方就是它兴许会太轻巧松，有时候不Nenghen优良地处理麻烦的问题。而且，Ru果树变得太巨大，它兴许会过于依赖训练数据，这就是我们说的“过度拟合”。

//代码示例

def createDecisionTree:
    classList =  for example in dataSet]
    if classList.count == len:
        return classList
    if len == 0:
        return majorityCnt
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit
    bestFeatLabel = labels
    myTree = {bestFeatLabel: {}}
    del
    featValues =  for example in dataSet]
    uniqueVals = set
    for value in uniqueVals:
        subLabels = labels
        myTree = createDecisionTree, subLabels)
    return myTree

四、决策树算法应用场景

决策树在生活中的应用超级许多！比如银行Neng用它来判断贷款申请人有没有兴许按时还钱；医生Neng用它来预测病人会不会生病。 它就像一个超级英雄，在hen许多地方douNeng巨大显身手。

虚假设我们要预测一个借款人Neng不Neng按时还款。我们Neng收集他的收入、干活年限、征信记录等信息，然后让决策树根据这些个信息来判断。

五、 决策树算法不Neng处理连续性特征类型的数据

虽然决策树hen有力巨大，但它有一个细小细小的管束：它不Nenghen优良地处理那些个连续的数据。比如你的身高大兴许是1.75米，它兴许就不晓得该怎么处理这玩意儿数据了。

六、 决策树算法兴许会产生过度拟合

就像前面说的，Ru果决策树变得太巨大，它兴许会过于依赖训练数据，这就是过度拟合。这时候，它兴许就不Nenghen优良地处理新鲜的数据了。

七、决策树的构建过程

构建决策树的过程就像砍伐一棵巨大树。我们从一个巨大的节点开头，然后根据数据的情况，不断分割成geng细小的节点，直到我们找到Zui合适的分割点。这玩意儿过程需要用到hen许多数学知识，但别担心，只要我们跟着规则走，就NengZuo出一棵完美的决策树。

学决策树对我们掌握机器学的核心技Nenghen有帮。虽然它有不优良的地方，但只要我们掌握优良它的用法，就Neng让它成为我们的超级英雄！

//数据初始化 start data_init: data_set = init_data // 初始化数据集 column_set = get_columns // 获取特征列表 return data_set, column_set //获取Zui优特征 start get_best_feature: base_entropy = calculate_entropy // 计算数据集的原始信息熵 best_info_gain = 0 best_feature = -1 for feature in range-1): sub_data_sets = split_data_set new_entropy = 0 for sub_data_set in sub_data_sets: prob = len / float) new_entropy += prob * calculate_entropy info_gain = base_entropy - new_entropy if : best_info_gain = info_gain best_feature = feature return best_feature