大白话详解决策树模型算法（一）

决策树模型是机器学习中的一类经典算法模型，它易于实现，可解释性强并且与人类的思维模式相似，因此，在机器学习领域有着广泛的应用，很多牛X的集成算法底层核心也是决策树。

顾名思义，决策树模型采用树形结构，简单理解就是通过对一系列问题采用if/else的方式进行层层推导，来实现最终的分类决策的。

决策树模型在构建树结构时，存在三种节点，分别是：

1、根节点：模型的起始节点，在此处样本数据未产生任何划分

2、内部节点：样本中的相应特征属性，在此节点实现对样本的划分

3、叶节点：代表最终的决策结果

在模型预测时，根据树的结构，在内部节点处使用样本的某一特征值对其进行判断，然后根据判断结果决定该样本进一步划分到下方的哪个分支节点，最终直到到达叶节点，得到最终的分类结果。

决策树的结构即体现了模型的判定规则，它们不是人工预先制定的，而是按照某种特定的决策树构建依据，通过样本训练最终获得的。

下面我们举个简单例子，讲解一下决策树的判定过程：

假设我们要预测员工是否会离职，假定影响员工离职的特征有两个，分别为满意度和收入，构建决策树如下：

判定过程类似于简单的流程图推导，首先判断该员工满意度是否小于5，

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