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【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第7章决策树 　　决策树算法是机器学习中最经典的算法之一。大家可能听过一些高深的算法，例如在竞赛中大杀四方的Xgboost、各种集成策略等，其实它们都是基于树模型来建立的，掌握基本的树模型后，再去理解集成算法就容易多了，本章介绍树模型的构造方法以及其中涉及的剪枝策略。 7.1决策树原理 　　先来看一下决策树能完成什么样的任务。假设一个家庭中有5名成员：爷爷、奶奶、妈妈、小男孩和小女孩。现在想做一个调查：这5个人中谁喜欢玩游戏，这里使用决策树演示这个过程，如图7-1所示。 　　 　　图7-1 决策树分类方法 　　开始的时候，所有人都属于一个集合。第一步，依据年龄确定哪些人喜欢玩游戏，可以设定一个条件，如果年龄大于15岁，就不喜欢玩游戏；如果年龄小于15岁，则可能喜欢玩游戏。这样就把5个成员分成两部分，一部分是右边分支，包含爷爷、奶奶和妈妈；另一部分是左边分支，包含小男孩和小女孩。此时可以认为左边分支的人喜欢玩游戏，还有待挖掘。右边分支的人不喜欢玩游戏，已经淘汰出局。 　　对于左边这个分支，可以再进行细分，也就是进行第二步划分，这次划分的条件是性别。如果是男性，就喜欢玩游戏；如果是女性，则不喜欢玩游戏。这样就把小男孩和小女孩这个集合再次分成左右两部分。左边为喜欢玩游戏的小男孩