机器学习 决策树实验

机器学习是一种人工智能的分支，它通过使用统计学和算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进。机器学习的目标是让计算机系统能够自动地从经验中学习，而无需明确地进行编程。

决策树是机器学习中常用的一种分类和回归算法。它通过构建一个树状结构来进行决策。决策树的每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点表示一个类别或一个预测值。

决策树的构建过程是通过对训练数据集进行递归地划分，以最小化不纯度（impurity）或最大化信息增益（information gain）。在分类问题中，常用的不纯度度量包括基尼指数（Gini index）和熵（entropy）；在回归问题中，常用的不纯度度量包括平方误差和绝对误差。

决策树具有易于理解和解释的优点，并且可以处理离散型和连续型特征。然而，决策树容易过拟合（overfitting），即在训练数据上表现良好但在测试数据上表现较差。为了解决过拟合问题，可以采用剪枝（pruning）等方法。