机器学习之决策树及随机森林

决策树

概念

决策树(Decision Tree)是一种常见的机器学习算法,用于分类和回归任务。它是一种树状结构,其中每个内部节点表示一个特征或属性,每个分支代表一个决策规则,而每个叶节点表示一个输出标签或值。

构建决策树过程

构建决策树的过程通常涉及以下步骤:

  1. 数据准备和预处理:
  • 数据收集: 获取并整理需要用于训练的数据集,包括特征和目标变量。
  • 数据清洗: 处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
  • 特征工程: 提取、选择或转换特征,以便它们适用于决策树模型。
  1. 特征选择:
  • 选择划分特征: 根据某种度量标准(如信息增益、基尼系数等)选择最佳的特征来划分数据集,使得每次划分能够尽可能地增加数据的纯度。
  • 根据选择的特征进行数据分割: 将数据集根据选择的特征进行划分,生成子集。
  1. 构建决策树:
  • 递归构建子树: 对每个子集递归地应用特征选择和数据分割的步骤,构建出整个决策树。
  • 确定停止条件: 例如,树的深度达到预设的最大深度、节点包含的样本数量小于阈值、没有更多特征可用于分割等。

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