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
- 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。
- 构建决策树：
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