机器学习面试攻略：通俗解读决策树与算法选择

"《搞定机器学习面试》是一份面向求职者准备机器学习面试的实用参考资料。文档注重于清晰地讲解核心概念，而非深入的数学公式，使得非专业人士也能理解。文章首先介绍了决策树这一基础模型，它是通过构建一棵树状结构来模拟决策过程，可以是二叉树（如CART）或多叉树（如ID3、C4.5）。决策树的生成是通过递归方式，选择最优特征进行训练集划分，直至达到纯度高或者满足其他终止条件。 1.1 决策树的原理： - 根节点包含整个样本集，叶节点代表决策结果，内部节点表示属性测试。 - 如何选择特征：连续型特征通常需要设定阈值，ID3、C4.5和CART分别依据信息增益、信息增益比和基尼指数来评估特征的重要性。 1.2 ID3、C4.5和CART的区别： - ID3使用信息增益作为选择特征的标准，仅适用于二分类问题且只能处理离散属性。 - C4.5改进了ID3，引入信息增益比，解决了离散属性局限，并减少对取值较多特征的偏好。 - CART（Categorical Attribute Decision Trees）即C4.5的扩展，使用基尼指数衡量纯度提升，适用于更广泛的属性类型。 在实际应用中，例如Python2.7、Scikit-learn 0.19.0库和graphviz 0.8.1被用来进行决策树的可视化。通过这些工具，可以直观地理解决策过程，帮助面试者更好地掌握每个模型的关键点。这份文档的目标是帮助读者在面试时快速回顾和掌握机器学习中的关键知识点，从而在求职过程中更具竞争力。"