🌟决策树分类算法 & Python代码实现案例🌳
发布时间：2025-03-17 04:40:22来源：
决策树是一种简单却强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过递归地将数据集划分为子集，最终形成一棵树状结构，便于理解和应用。🎯
首先，我们需要了解决策树的核心概念：节点（Node）、分支（Branch）以及叶子节点（Leaf）。每个节点代表一个特征属性测试，分支表示测试结果，而叶子节点则存储类别标签。修剪（Pruning）技术可以避免过拟合问题，提升模型泛化能力。修剪后的决策树更简洁，预测速度更快！修剪后的小树🌲就像经过精心修剪的花园一样美观又实用。
接下来，我们用Python实现一个简单的决策树分类器。借助`scikit-learn`库中的`DecisionTreeClassifier`模块，只需几行代码即可完成建模与预测过程。例如，我们可以使用经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset）进行实验，快速构建并评估模型性能。鸢尾花数据集包含了三种不同种类的鸢尾花样本，非常适合初学者练习！🌸
最后，记得检查模型的表现，比如准确率（Accuracy）、召回率（Recall）等指标，确保其满足实际需求。通过不断优化参数（如最大深度、最小分割样本数），可以让决策树更加高效精准。💪
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