泰坦尼克号生还预测 决策树

泰坦尼克号生还预测是一个经典的机器学习问题，决策树是其中一种常用的算法。决策树是一种基于树结构的分类模型，通过对数据集进行递归划分，构建一棵树来进行预测。

在泰坦尼克号生还预测中，我们可以使用决策树算法来根据乘客的特征（如性别、年龄、船票等级等）来预测他们是否能够生还。

决策树的构建过程如下：
1. 选择一个特征作为根节点，将数据集划分为不同的子集。
2. 对每个子集递归地重复步骤1，直到满足某个终止条件（如子集中只包含一种类别的样本或达到了树的最大深度）。
3. 在每个节点上选择一个最优的特征进行划分，通常使用信息增益或基尼指数等指标来评估特征的重要性。
4. 构建完整的决策树后，可以使用该树来对新样本进行分类预测。

决策树算法的优点包括易于理解和解释、能够处理离散和连续特征、对异常值不敏感等。然而，决策树也存在一些缺点，如容易过拟合、对输入数据的变化敏感等。