作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1986年, 提出了一种分类和回归方法——决策树(decision tree)。这个方法在1987年用于西瓜数据分类,发现了其中的奥秘,并将它称为“统计学习”的基础。后来,越来越多的人用这种方法解决实际问题,其中包括信用评级、垃圾邮件过滤、疾病诊断等。
在决策树中,每一个节点代表一个特征,而每个分支代表该特征的一个取值。在训练过程中,从根节点到叶子节点,每个节点都对应着若干个子节点。也就是说,决策树是由if-then规则组成的,可以直观地表示出分类决策过程。每一条if-then规则都对应着从根节点到某个叶子节点的一条路径,最终将输入实例划入相应的叶子节点,并赋予该实例相应的类别标签。
可以看出,决策树模型具有如下几个优点:
模型简单、易于理解和解释;可处理连续及离散变量;使用模式匹配方式进行预测,模型准确率高;能够对缺失值进行自动处理;能够处理多输出的问题;不需要进行特定的特征缩放或处理;对于数据分布不平衡的数据集来说,模型可以提升分类性能;
然而,决策树也存在一些局限性:
对异常值敏感;模型欠拟合;容易过拟合,导致泛化能力差;如果特征之间的相关性较强,可能导致生成过多的分支,影响决策树的可读性和理解力;
本文将详细阐述决策树模型的实现原理、构建方法、正则化方法、