机器学习入门：决策树学习概述与实现

基于树的学习算法在数据科学竞赛中相当常见。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。其中，决策树算法也是引人关注的「随机森林」算法的基础构造模块。本文介绍了决策树的概念和简单实现，使用生动的示例帮助理解，希望能够对你有所帮助。从 Kaggle 到课堂，机器学习第一课就是决策树。之所以关注决策树，是因为与其他 ML 方法相比，决策树的数学复杂度不高，同时能为分类问题提供足够的精度。对于 ML 的入门者来说，决策树很容易上手。本教程将介绍：决策树是什么如何构建决策树使用 Python 构建决策树决策树是什么我们跳过正式定义，从概念上了解一下决策树。试想你坐在办公室里，感觉自己饿了，想出去吃点东西，但是午餐要下 ………………………………