机器学习算法（二）：基于决策树的分类预测

决策树的介绍和应用
- 简介
- - 决策树构建的伪代码
- 特征划分选择
- - 信息增益
  - 信息增益率
  - 基尼系数
- 应用场景
- 优缺点
基于企鹅数据集的决策树实战
- Step1：函数库导入
- Step2：数据读取/载入
- Step3：数据信息简单查看
- Step4:可视化描述
- Step5:利用决策树模型在二分类上进行训练和预测
- Step6:利用决策树模型在三分类(多分类)上进行训练和预测

决策树的介绍和应用

简介

决策树是一种基本的分类与回归方法。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶节点。根节点包含样本全集，每个内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示类别，边代表划分的条件。从根节点开始，所有样本聚在一起，经过根节点的划分，样本被分到不同的子节点中，再根据子节点的特征进一步划分，直至所有样本都被归到某个类别。

构建决策树就是一个递归的选择内部节点，计算划分条件的边，最后到达叶子节点的过程。

决策树构建的伪代码

特征划分选择

决策树的关键在于所有属性中选择最优划分属性

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