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R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)

news 2026/2/9 0:21:25

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      • 混淆矩阵
      • 模型评估指标
      • ROC Curve
      • PRC Curve
    • 特征的重要性
    • 保存模型
    • 总结
      • 优点
      • 缺点
    • 系统信息

介绍

决策树分类 (Decision Trees Classifier) 算法是一种模仿人类决策过程的监督学习算法，它通过学习简单的决策规则来预测数据的类别。决策树通过递归地将特征空间分割成更小的区域，每个区域对应一个决策结果。

算法原理：

  1. 信息增益：决策树在每个节点上选择最佳的特征进行分割，通常基于信息增益或基尼不纯度。信息增益衡量了特征分割后数据集的不确定性减少的程度。
  2. 递归分割：决策树通过递归地选择特征和阈值来分割数据，直到满足停止条件，如达到最大深度、节点中的样本数量小于阈值或节点的纯度达到一定标准。
  3. 树的构建：构建决策树的过程是从根节点开始，递归地分裂成一个或多个子节点，每个子节点代表一个更具体的决策规则。
  4. 停止条件：决策树的构建会在满足特定条件时停止，这些

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