泰坦尼克号幸存者的预测决策树应用实例

泰坦尼克号幸存者的预测决策树是一个经典的机器学习应用实例，可以根据乘客的特征预测他们是否在泰坦尼克号的沉船事故中幸存。决策树是一种基于树状结构的分类算法，通过一系列的决策节点和叶子节点来进行分类预测。

在这个应用实例中，我们可以使用乘客的特征如性别、年龄、船票等级等作为输入变量，通过构建决策树模型来预测乘客的生存情况。

以下是一个简单的决策树应用实例：

假设我们有以下乘客的数据：
1. 乘客A：性别-女，年龄-25，船票等级-1
2. 乘客B：性别-男，年龄-40，船票等级-2
3. 乘客C：性别-男，年龄-12，船票等级-3

通过观察数据可以得到以下规律：
- 如果乘客是女性，则幸存概率较高；
- 如果乘客是男性且年龄小于10岁，则幸存概率较高；
- 如果乘客是男性且船票等级较高，则幸存概率较高。

基于以上规律可以构建如下的决策树模型：

   |---性别 = 女性：幸存
---|---性别 = 男性
   |   |---年龄 < 10岁：幸存
   |   |---年龄 >= 10岁
   |       |---船票等级 >= 2：幸存
   |       |---船票等级 < 2：未幸存

通过这个决策树模型，我们可以根据乘客的性别、年龄和船票等级来预测他们是否幸存。当然，这只是一个简化的示例，实际应用中可能会考虑更多特征和更复杂的决策规则来提高预测的准确性。