The learning process of Decision Tree Model｜決策樹模型學習過程

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一、決策樹模型：分類示例

這幅圖片展示了一個決策樹模型，用于區分動物是否為貓。在這個例子中，決策樹使用耳朵形狀、面部形狀和胡須的存在與否來確定一個動物是否是貓。

以下是決策樹的詳細解釋：

根節點（Root Node）：
- 決策樹的頂部是根節點，這里表示的是“耳朵形狀”（Ear shape）。
第一層分支（First Level of Branches）：
- 從根節點出發，有兩個分支：
  - 如果耳朵是“尖的”（Pointy），則進入左側的分支。
  - 如果耳朵是“垂的”（Floppy），則進入右側的分支。
第二層節點（Second Level Nodes）：
- 左側分支指向“面部形狀”（Face shape）：
  - 如果面部形狀是“圓的”（Round），則該動物是貓。
  - 如果面部形狀不是圓的，則該動物不是貓。
- 右側分支指向“胡須”（Whiskers）：
  - 如果胡須“存在”（Present），則該動物是貓。
  - 如果胡須“不存在”（Absent），則該動物不是貓。
葉節點（Leaf Nodes）：
- 決策樹的底部是葉節點，表示最終的分類結果：
  - 左側有兩個葉節點，分別表示“貓”（Cat）和“不是貓”（Not cat）。
  - 右側也有兩個葉節點，同樣表示“貓”（Cat）和“不是貓”（Not cat）。
示例動物：
- 圖片底部展示了一些動物的圖標，這些圖標用來說明決策樹的分類結果：
  - 左側的圖標是貓，它們符合“尖耳朵”和“圓臉”的條件。
  - 右側的圖標不是貓，它們可能是其他動物，如狗或狼，它們不符合貓的特征。

這個決策樹模型通過簡單的特征（耳朵形狀、面部形狀和胡須）來進行分類，展示了決策樹如何通過一系列的決策規則來預測結果。

決策樹學習過程中的另一個關鍵決策是何時停止對節點進行分割。這是為了避免過擬合，即模型在訓練數據上表現很好，但在新數據上表現不佳。
圖片列出了四個停止分割的條件：
1. 當一個節點是100%一個類別時，這個節點是純凈的，不需要進一步分割。
2. 當分割一個節點會導致樹超過最大深度時，停止分割以防止樹變得過于復雜。
3. 當純度分數的改進低于一個閾值時，停止分割，因為進一步分割帶來的改進很小。
4. 當節點中的樣本數量低于一個閾值時，停止分割，因為樣本太少可能導致過擬合。
圖片右側展示了一個簡化的決策樹示例，說明了如何根據面部形狀進行分割。這個示例展示了如何根據停止條件來決定是否繼續分割節點。

通過這兩個關鍵決策，決策樹學習算法能夠有效地構建模型，同時避免過擬合，提高模型的泛化能力。

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