深入解析机器学习中的决策树算法

决策树，作为一种常见的分类回归算法，采用树形结构来进行数据判别。每个内部节点代表对特征属性的判断，每个分支则反映了该特征属性判断的输出，而每个叶节点则是最终的决策分类结果。以贷款买房、买车为例，银行为防止不良贷款会审查借款人的银行流水，包括月收入是否达标、时间是否合规以及流水是否涉嫌造假。决策树依赖于监督学习，通过提供包含特征属性和决策分类结果的数据集样本，构建出一个可用于分类的决策树。该树可以应用于新样本，从而得出其分类结果。决策树的优势在于计算复杂度低、输出结果易于理解、对中间值的缺省不敏感。然而，过度匹配可能是其缺点之一。构造决策树时，关键问题之一是如何选择决定性的特征属性。每个样本都包含多个特征属性，而每个属性对决策结果的影响不同。为了确定关键特征，必须对每个特征进行评估和选择。这种选择通常基于信息增益，即在选择特征属性之前和之后进行的评估。