AI - 决策树模型
决策树算法起源于古希腊的逻辑推理,20世纪在军事策略研究中首次提出。它通过构建树形模型模拟决策过程,每个节点代表一个属性判断,分支代表可能结果。ID3算法基于信息增益,C4.5则引入信息增益率,解决了ID3偏好多值属性的问题,还能处理缺失值。CART决策树适用于分类和回归任务,使用基尼系数或信息增益来选择特征。在Python的`sklearn`库中,`DecisionTreeClassifier`实现决策树分类,通过参数如`criterion`、`max_depth`等控制模型。