python 决策树原理

决策树是一种基于树结构的分类模型，它通过对训练数据集进行划分，构造一个树形结构来实现分类的过程。在决策树中，每个非叶节点表示一个特征属性，每个分支代表该属性可能的取值，每个叶节点表示一个类别。

决策树的训练过程通常分为三个步骤：

1. 特征选择：从所有特征中选择一个最优的特征作为当前节点的划分属性，使得划分后的子集尽可能的纯。

2. 决策树生成：根据选择的特征进行划分，生成一棵以当前节点为根节点的子树，并递归地对子树进行相同的操作，直到所有数据都被正确分类或者无法再划分。

3. 决策树剪枝：为了避免过拟合，可以采用剪枝的方法对生成的决策树进行优化。

在预测时，从决策树的根节点开始，根据测试样本的特征值逐层向下匹配，最终到达叶节点，叶节点就是该样本所属的类别。

决策树算法可以用于分类问题和回归问题，其中分类问题又分为二元分类和多元分类。常用的决策树算法包括ID3、C4.5和CART等。