機器學習第十五講：決策樹全面講解：像玩"20個問題"游戲猜身份🎮

資料取自《零基礎學機器學習》。
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關于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前寫的文章：DeepSeek R1本地與線上滿血版部署：超詳細手把手指南

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認識決策樹：人腦思維的數據畫法

決策樹就像一個智能版的流程圖，通過層層提問把復雜問題拆解成簡單判斷。就像玩猜人游戲時不斷問"是男生嗎？""戴眼鏡嗎？"逐步縮小范圍¹。

銀行放貸實戰案例💰

銀行用歷史數據訓練決策樹模型：

1. 根節點決策：首先看貸款額度是否超過5萬¹

   • ≤5萬：直接批準（低風險）
   • ＞5萬：進入第二步審核

2. 分支判斷：檢查申請人收入證明是否齊全

   • 不齊全：拒絕申請
   • 齊全：查信用記錄

3. 葉節點結論：

   • 信用良好 ? 批準
   • 信用差 ? 要求抵質押

3大核心部件解析

? 節點類型

• 根節點：起始問題（最重要特征）
• 內部節點：中間判斷
• 葉節點：最終結論

? 分裂標準
用基尼系數衡量"數據純度"，像考試作弊檢測：

• 全班50%作弊 ? 混亂值最高(基尼=0.5)
• 全班作弊0% ? 最純凈(基尼=0)¹

? 停止條件
當出現以下情況停止生長：

• 所有樣本分類完成 ?
• 進一步分裂無法降低混亂值 🚫
• 達到預設最大深度 (防過度復雜)

鳶尾花分類實戰🌺

書中案例用花瓣長度/寬度識別花朵品種：

flowchart TDQ1{花瓣長度＜2.45cm?}Q1 -->|Yes| 結論1[山鳶尾]Q1 -->|No| Q2{花瓣寬度＜1.75cm?}Q2 -->|Yes| 結論2[變色鳶尾]Q2 -->|No| 結論3[維吉尼亞鳶尾]

僅通過兩個問題就能準確分類三種花，準確率達95%¹

四大獨特優勢

🌟 白盒模型：決策過程像解題步驟清晰可見
🌟 兼容混合數據：能處理金額(數值型)和婚姻狀況(類別型)
🌟 自動特征選擇：優先用區分度最高的特征提問¹
🌟 抗噪聲能力：允許部分數據缺失（不像線性回歸需要完整數據）

需要注意的坑🕳

• ?防止過擬合：樹太深會背答案，遇到新題就蒙圈（解決方法：剪枝）
• ?樣本均衡：如果90%的數據都是"拒絕貸款"，模型會傾向全選拒絕
• ?連續特征處理：年齡分段要合理（如20-30歲 vs 31-40歲）

通過這種"剝洋蔥式"的層層追問，決策樹讓復雜判斷變得像走迷宮一樣直觀。配合書中Kaggle實戰案例動手練習，你會深刻理解這種算法的智慧¹。

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1. 《零基礎學機器學習》第五章第三節樹模型 ?? ?? ?? ?? ?? ??