决策树实验：分类与回归任务分析

"本次实验主要涉及决策树在分类和回归任务中的应用，以及决策树的实现与剪枝策略。实验内容包括使用sklearn库的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor进行模型构建，对Dota2比赛结果和房价预测问题进行解决。同时，实验还要求手动实现信息增益、信息增益率和基尼指数的决策树，并进行预剪枝和后剪枝的比较。数据集包括LendingClubSafeLoans和白葡萄酒质量数据集。" 在机器学习领域，决策树是一种广泛使用的算法，尤其适用于分类和回归任务。在实验中，首先利用`sklearn.tree.DecisionTreeClassifier`处理Dota2比赛结果的分类任务，通过十折交叉验证评估模型性能，计算了不同最大深度下的精度、查准率、查全率和F1值，以理解模型复杂度与性能之间的关系。此外，还通过绘制曲线来直观展示精度随最大深度变化的趋势。 接着，使用`sklearn.tree.DecisionTreeRegressor`解决房价预测的回归问题，同样通过最大深度为10的决策树计算训练集上的MAE和RMSE，并绘制MAE随最大深度变化的曲线，以便找到最佳的树深度平衡点。 实验的亮点在于手动实现决策树的划分标准，包括信息增益、信息增益率和基尼指数。这要求对决策树的基本原理有深入理解，比如理解熵、信息增益和基尼不纯度的概念，以及它们如何指导特征的选择。同时，实现了预剪枝策略，通过信息增益率作为剪枝条件，对比剪枝前后模型的性能差异。 选做部分包括使用Echarts或其他可视化工具绘制决策树，以增强对决策过程的直观理解，以及实现后剪枝，进一步优化模型的泛化能力。通过比较不同剪枝方法的结果，可以更深入地理解剪枝在防止过拟合和提高模型稳定性的关键作用。 数据集方面，LendingClubSafeLoans数据集用于预剪枝的实现，其包含个人贷款信息，适合评估信用风险。白葡萄酒质量数据集则可能用于其他决策树实验，例如特征选择或模型优化。 这个实验全面涵盖了决策树的基本操作和优化技巧，是提升机器学习实践技能的好机会，同时也锻炼了对数据理解和模型评估的能力。