决策树
决策树介绍
决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。
决策树的主要优点：
- 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。
- 可以发现特征的重要程度。
- 模型的计算复杂度较低。
决策树的主要缺点：
- 模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。
- 不能很好利用连续型特征。
- 预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果。
- 方差较高，数据分布的轻微改变很容易造成树结构完全不同。
决策树构建流程
决策树的构建过程是一个递归过程。函数存在三种返回状态：（1）当前节点包含的样本全部属于同一类别，无需继续划分；（2）当前属性集为空或者所有样本在某个属性上的取值相同，无法继续划分；（3）当前节点包含的样本集合为空，无法划分。