🌳决策树算法原理(下)🧐
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2025-03-15 23:20:06
摘要 在上一部分中，我们了解了决策树的基本构造与分裂准则，今天继续深入探讨其核心奥秘！🎯 决策树通过递归地选择最佳特征进行节点划分，最终...
在上一部分中，我们了解了决策树的基本构造与分裂准则，今天继续深入探讨其核心奥秘！🎯 决策树通过递归地选择最佳特征进行节点划分，最终形成一棵树状结构。常见的分裂方法有信息增益、增益比率和基尼指数。其中，信息增益关注数据纯度提升，而增益比率则更注重避免偏向于高基数属性。GINI指数则衡量分类错误概率，适合多类别场景。
剪枝技术是防止过拟合的关键！修剪掉冗余分支不仅能够简化模型，还能提高泛化能力。常用的策略包括预剪枝（提前停止分裂）和后剪枝（先构建完整树再移除不必要的部分）。这两种方式各有优劣，需结合实际问题权衡使用。
最后，随机森林(Random Forest)作为集成学习的经典代表，通过对多个决策树投票表决来提升预测准确性。它既保留了单棵决策树易于解释的优点，又大幅增强了模型的鲁棒性！
🌟总结来说，掌握决策树及其衍生技术，能为数据分析与机器学习任务提供强大支持哦~
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