决策树

【决策树算法实战指南：从原理到Python实现】1. 定义与核心逻辑本质：属于有监督学习，通过学习训练样本建立分类规则，对新样本进行分类预测。核心流程：所有数据从根节点出发，经非叶子节点（中间节点）逐步分裂，最终落到叶子节点

苏州戴尔PowerEdge服务器不开机黄灯维修序幕：凌晨两点的数字ICU凌晨2点17分，华东第一附属医院信息科的值班电话如警报般炸响。“全院电子病历系统无响应！急诊室无法调取患者过敏史！”电话那头，急诊科主任的声音里压着罕见的恐慌。

决策树三中分类标准衡量标准：熵值：表示随机变量不确定性的度量，或者说是物体内部的混乱程度。熵值越小，该节点越“纯”。熵值计算公式：

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决策树三大核心算法详解：ID3、C4.5与CART示例：基于14天的天气数据（特征：天气、温度、湿度、有风；标签：是否打球），演示三种算法的分裂逻辑。日期

详解决策树算法：分类任务核心原理、形成流程与剪枝优化目录一、决策树核心形成流程1.1 第一步：特征选择（核心环节）1.1.1 ID3决策树：基于信息增益选择特征

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决策树：从入门到实战，解锁 AI 分类预测的核心利器在人工智能的浪潮中，机器学习作为核心驱动力，正深刻改变着各行各业的决策方式。而在众多机器学习算法中，决策树（Decision Tree）凭借其直观易懂、可解释性强、适用场景广泛等优势，成为了初学者入门和专业人士落地应用的首选算法之一。它就像一位经验丰富的顾问，通过层层递进的判断，帮助我们从纷繁复杂的数据中提炼出清晰的决策规则。

将有向工作流图转为结构树的实现之前写了篇文章《轻流_用YAML风格文本表达串行&并行流程》，是看中它依据特点关系，能将批流图转为一棵以start节点开始的树。而这个转换过程，直接完成是很轻松的事情，只要明确了表达关系，可以瞬间表达出来。

微调决策树：何时使用Prompt Engineering，何时选择Fine-tuning？当DeepSeek的原生能力无法满足业务需求时，比如它不懂公司的黑话，或者写代码总是引用过期的库，开发者通常面临一个经典的两难选择：是花精力打磨提示词（Prompt Engineering），还是花重金去微调模型（Fine-tuning）？

机器学习入门（三）——决策树（Decision Tree）核心思想：通过一系列的规则对数据进行分类或回归。本质：从根节点开始，利用特征对数据进行递归划分，直到数据“足够纯”或无法再分。

Apache Spark算法开发指导-Decision tree classifier决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别，主要用于预测分析，做出决策。

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机器学习第二弹和AI斗智斗勇机器学习核心知识点全解析（GBDT/XGBoost/LightGBM/随机森林+调参方法）目录三、梯度提升决策树（GBDT）核心知识点（提升法核心，XGBoost/LightGBM底层基础）3.1 GBDT的基础定义与核心本质

决策树实战：基于 KingbaseES 的鸢尾花分类 —— 模型可视化输出——别让“Hello World”停留在内存里，让它在国产数据库中生根发芽大家好，我是那个总在演示会上被问“能不能把这棵树画出来？”、又在 KES 表里手动拼接 feature + ' <= ' + threshold 的老架构。今天我们要干一件看似简单、却极具象征意义的事：

决策树原理（一）：信息增益与特征选择 —— Java 实现 ID3 算法——别被“黑盒”吓住，一棵树的决策逻辑，应该像 SQL 一样清晰大家好，我是那个总在模型评审会上被问“为什么这个用户被判定为高风险？”、又在 KES 表里逐层验证每条规则的老架构。今天我们要聊一个看似简单、却深刻影响可解释 AI 的基础模型：

机器学习-决策树决策树（Decision Tree）是机器学习中最直观、最易于理解的监督学习算法之一，兼具分类与回归能力。其“树形结构”与人类“if-then”决策逻辑高度一致，使得模型不仅在预测时效率极高，更具备天然的可解释性。从核心思想 → 数学原理 → 算法变种 → 应用场景的路径理解决策树，是掌握树模型（如随机森林、GBDT）乃至整个集成学习理论的基石。

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机器学习入门（十二）ID3 决策树女孩相亲的决策树女儿:多大年纪了? 母亲:26。女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的。女儿:收入高不? 母亲:不算很高，中等情况。女儿:是公务员不? 母亲:是，在税务局上班呢。女儿:那好，我去见见。

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机器学校入门（十三）C4.5 决策树,CART决策树C4.5 是 Ross Quinlan 在 1993 年提出的，作为 ID3 算法的改进版本。相当于对信息增益进行修正，增加一个惩罚系数。

【大学院-筆記試験練習：线性代数和数据结构（16）】为了升到自己目标的大学院，所作的努力和学习，这里是线性代数和数据结构部分。(1) 把数列 (S={8,3,10,1,6,14,4}) 按顺序一个个用 insert 插入到二分搜索树(BST)里，画出最后生成的BST结构。

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【决策树深度探索（五）】智慧之眼：信息增益，如何找到最佳决策问题？在决策树的构建过程中，每当我们到达一个节点，都需要决定接下来根据哪个特征进行划分。一个好的特征划分应该能够最大程度地减少当前数据集的混乱程度，使得划分后的子数据集变得更“纯净”。

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机器学习入门（十四）CART回归树、决策树剪枝• CART 分类树预测输出的是一个离散值，CART 回归树预测输出的是一个连续值• CART 分类树使用基尼指数作为划分、构建树的依据，CART 回归树使用平方损失

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【决策树深度探索（四）】揭秘“混乱”：香农熵与信息纯度的量化之旅在信息论中，熵是一个核心概念，它由克劳德·香农（Claude Shannon）提出，用来量化一个信息源（或数据集）所包含的平均信息量，或者说它的不确定性（uncertainty）或混乱程度（disorder）。