基于决策树算法的Wine红酒数据集分类分析

决策树的多分类能力其实还挺强的，尤其是在结构清晰、特征不算太复杂的数据集上，比如这次用到的 Wine 红酒数据集。数据本身比较干净，13 个化学成分特征，不用太复杂的预就能上手。适合刚开始接触机器学习的你，做一个完整流程的练习。

Wine 数据集的特征结构其实挺适合用来跑分类模型。像是酒精含量、苹果酸这些，在不同品种红酒之间差异还挺，用来构建决策树的分支，容易找到有效的切分点。嗯，数据量也刚好，不会太小也不至于跑久。

建模流程也标准，你会用到标准化、数据划分这些基本操作。直接套上 DecisionTreeClassifier，选个 criterion='gini' 作为分裂标准，再控制下最大深度和最小样本数，防止模型长得太深，过拟合。整体流程跑下来还蛮顺。

模型评估部分也比较齐全，准确率、召回率、F1 都上了，还结合了具体数值做了解读。如果你刚开始学模型性能，这部分挺值得参考的，算是一个比较完整的多分类评估范例。

对了，文末还贴了一些 红酒决策树分类 和 C4.5 决策树代码 的资源，基本上看完文章就可以上手试着跑一下。Python、MATLAB版本都有，找自己熟悉的语言练练。

如果你在找一个既有理论、又能动手的决策树小项目，这个 Wine 数据集的例子还蛮不错。不用担心数据清洗太复杂，重点就是帮你理一遍从数据到模型再到评估的全过程。