decisiontree

决策树：化繁为简的智能决策利器本文来自「大千AI助手」技术实战系列，专注用真话讲技术，拒绝过度包装。想象一个相亲决策过程：这种层层递进的判断结构，正是决策树的核心思想——它模仿人类思考方式，将复杂问题拆解为一系列简单判断，最终得出结论。

**双生“基尼”**：跨越世纪的术语撞车与学科分野在学术的宇宙中，“基尼”（Gini）这个名字如同一个奇特的星标，闪耀在两个看似毫不相关的领域：衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而，当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时，困惑油然而生——它们为何如此不同？又为何共享同一个名字？这不是某个“傻逼”的随意命名，而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”，其背后是学术传承与概念抽象的交织。

决策树（Decison Tree）—有监督学习方法、概率模型、生成模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习ID3算法输入：训练数据集（T= { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , ⋯ , ( x N , y N ) } \left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\right\} {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}），特征集A阀值 ε \varepsilon ε 输出：决策树T (1)若D中所有实例属于同一类 C k C_k Ck,则T为单节点树，并将 C k C_k Ck作为该节点的类标记，返回T； (2)若A=