决策树的构成要素及算法
决策树的构成要素
决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树由下面几种元素构成：
根节点：包含样本的全集
内部节点：对应特征属性测试
叶节点：代表决策的结果
预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶节点处，得到分类结果。
这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。
决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。
决策树的经典算法
1、id3算法
id3是最早提出的决策树算法，他就是利用信息增益来选择特征的。
2、c4.5算法
他是id3的改进版，他不是直接使用信息增益，而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。
3、cart（classificationandregressiontree）
这种算法即可以用于分类，也可以用于回归问题。cart算法使用了基尼系数取代了信息熵模
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