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人工智能和机器学习之分类算法：决策树：决策树在实际

项目中的部署

1 决策树基础

1.1 决策树的概念与原理

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示

决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试

结果，每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树

的构建过程是自顶向下的，通过递归地选择最优特征进行分割，直到满足停止

条件。

1.1.1 原理

决策树的构建主要依赖于特征选择和树的剪枝。特征选择的目标是找到一

个最优特征，使得数据集在该特征上的分割能够最大程度地减少不确定性。常

用的特征选择方法有信息增益、信息增益比和基尼指数。

1.2 决策树的构建过程

决策树的构建过程包括以下步骤：

1. 特征选择：选择一个最优特征进行分割。

2. 树的生成：根据特征选择的结果，生成子节点，递归地构建决策

树。

3. 树的剪枝：为了避免过拟合，需要对生成的决策树进行剪枝，包

括预剪枝和后剪枝。

1.2.1 示例代码

假设我们有一个数据集，包含天气、温度、湿度和风速四个特征，以及是

否打网球的决策结果。我们将使用 Python 的 sklearn 库来构建决策树。

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import tree

import matplotlib.pyplot as plt

#

加载数据集

data = [['sunny', 'hot', 'high', 'weak', 'no'],

['sunny', 'hot', 'high', 'strong', 'no'],

['overcast', 'hot', 'high', 'weak', 'yes'],

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