决策树

决策树的工作原理

决策树通过创建一个模型来学习数据，该模型可根据多个输入特征预测目标变量的值。这是监督学习的一种形式，这意味着它需要标注训练数据。决策树是根据最能区分目标变量的特征递归分割数据而建立的。CART （分类和回归树）和 ID3 等常用算法使用基尼不纯度或信息增益等标准来确定每个节点的最佳分割。这一过程一直持续到满足停止标准为止，例如达到最大深度或节点上的样本只来自一个类别。

类型和变化

两种主要类型是分类树（预测离散类标签）和回归树（预测连续数值）。虽然单一决策树很有用，但有时也容易出错或不稳定。为了解决这个问题，随机森林等集合方法将多个决策树组合在一起，以提高预测性能和鲁棒性，避免过度拟合。

优缺点

决策树有几个好处：

• 可解释性：其流程图结构易于视觉化和解释。
• 最少的数据准备：与其他技术相比，它们通常只需较少的数据预处理，就能自然地处理数字数据和分类数据。
• 特征重要性：它们隐含地进行特征选择，指出哪些特征在决策过程中最有影响力。

不过，它们也有缺点：

• 过度拟合：树可能会变得过于复杂，过于贴合训练数据，无法很好地泛化到新数据。剪枝等技术可用于简化树并解决这一问题。
• 不稳定性：数据的微小变化都可能导致树形结构的显著不同。
• 偏差：如果某些类别在数据集中占主导地位，树可能会产生偏差。

实际应用

决策树应用于各个领域：

• 医疗诊断：协助医生根据病人的症状和病史预测疾病，提供明确的决策路径。例如，它们可以根据临床数据帮助确定某些疾病的风险因素（医疗应用实例）。这与人工智能在医疗保健领域的广泛应用相一致。
• 金融分析：用于信用评分，根据申请人信息评估贷款申请风险，或预测股市走势。
• 客户流失预测：企业利用决策树，根据客户的使用模式、人口统计和互动历史，识别可能离开的客户，从而制定积极主动的挽留策略（请参阅 Kaggle 等平台上的示例）。

与其他算法的比较

• 随机森林随机森林由决策树构建而成，它能平均预测多棵决策树的结果，通常比单棵决策树具有更高的准确性和更好的概括性。
• 支持向量机（SVM）： SVM 的目标是找到分隔类别的最佳超平面，通常在高维空间中表现良好，但缺乏决策树的直接可解释性。
• 神经网络 (NN)： 神经网络，尤其是在以下模型中使用的深度神经网络Ultralytics YOLO计算机视觉 (CV) 模型中使用的深度神经网络，可以模拟高度复杂的非线性关系，但其可解释性（"黑箱"）通常不如决策树。

决策树因其简单性、可解释性和作为更复杂模型构建模块的实用性，仍然是 ML 的基本算法。决策树在Scikit-learn 等流行库中得到了广泛应用。