机器学习之决策树及随机森林
决策树
概念
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它是一种树状结构，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个决策规则，而每个叶节点表示一个输出标签或值。
构建决策树过程
构建决策树的过程通常涉及以下步骤：
- 数据准备和预处理：
- 数据收集： 获取并整理需要用于训练的数据集，包括特征和目标变量。
- 数据清洗： 处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
- 特征工程： 提取、选择或转换特征，以便它们适用于决策树模型。
- 特征选择：
- 选择划分特征： 根据某种度量标准（如信息增益、基尼系数等）选择最佳的特征来划分数据集，使得每次划分能够尽可能地增加数据的纯度。
- 根据选择的特征进行数据分割： 将数据集根据选择的特征进行划分，生成子集。
- 构建决策树：
- 递归构建子树： 对每个子集递归地应用特征选择和数据分割的步骤，构建出整个决策树。
- 确定停止条件： 例如，树的深度达到预设的最大深度、节点包含的样本数量小于阈值、没有更多特征可用于分割等。