如何在Python中实现一个决策树算法？

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在机器学习领域，决策树（decision tree）是一种常用的模式分类算法。它能够将输入数据划分成不同类别或不同输出值，并据此做出预测。而对于复杂的数据分析任务来说，用决策树这种经典算法进行分析就显得十分合适了。本文将通过对决策树算法的基本原理和具体实现过程，带领读者一步步了解其工作原理。
本文假定读者具备相关机器学习基础知识，比如机器学习的相关理论、算法、模型等。文章所涉及到的算法一般采用CART（Classification And Regression Tree，即分类回归树），并且所涉及的代码示例主要基于python语言。

2.背景介绍

决策树算法起源于1974年西班牙的卡罗尔·卡西多（Carlos Carrasco）提出的一种监督机器学习方法。当时他在西班牙诺瓦那大学取得博士学位后，利用该博士论文中的数据集对决策树进行了研究。他对决策树算法的命名由来自于“Decision”之意，在西班牙语里代表行动或决策。
概括地说，决策树算法就是从数据集中找到一条最优的划分路径，使得各个类别的数据点尽可能集中在同一区域。在机器学习领域，决策树算法具有以下几个优点：

• 可理解性强: 通过一棵树结构可直观地呈现数据的分布情况，便于人们理解和分析；
• 模型训练速度快: 决策树算法采用递归方式生成树节点，因此训练速度非常快，可以处理大规模的数据集；
• 处理多维数据: 可以对多维特征数据进行有效的建模；
• 准确性高: 对异常值不敏感；
• 不需要特征缩放: 不依赖输入变量之间的量纲大小；
• 无参数调整