python学习笔记:机器学习算法-决策树模型

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决策树模型在机器学习中是一种常用分类和回归算法。其构建基于 if/else 选择结构，使用基尼系数作为评估节点划分好坏的指标。基尼系数定义为样本集中各类别的概率平方之和的差值，数值范围在 0 到 1 之间，数值越大表示分类越混乱。决策树通过最小化基尼系数来构建模型，降低数据的不确定性。

决策树模型的主要实现方式是 CART（分类与回归树），它使用基尼系数作为默认的划分标准。构建决策树的过程涉及参数调优，以提高模型的预测性能。

在搭建员工离职预测模型时，通过分析员工信息和离职表现，可以预测未来的离职风险。在构建模型时，需要考虑关键参数以优化决策树性能，包括特征选择标准、*策略、树的最大深度、子节点*所需的最小样本数、叶子节点的最小样本数、最小样本权重和、特征数量的最大值、最大叶子节点数以及类别权重。

特征选择标准参数 criterion 可以选择信息熵或基尼系数。*策略参数 splitter 提供了基于最优点的最佳*和基于随机点的局部最优*两种选项。树的最大深度参数 max_depth *了决策树的最大层次，以避免过拟合。子节点*所需的最小样本数参数 min_samples_split 确定了节点*的最小样本数量。叶子节点的最小样本数参数 min_samples_leaf 控制了叶子节点的最小样本数量，以减少冗余节点。

样本权重参数 min_weight_fraction_leaf 控制了叶子节点的最小样本权重和，对于数据分布不均匀的情况尤为重要。特征数量的最大值参数 max_features *了在*节点时考虑的特征数量，可以提高模型的泛化能力。最大叶子节点数参数 max_leaf_nodes *了树的最大叶子节点数，以控制模型复杂度。类别权重参数 class_weight 可以调整类别之间的样本权重，防止过拟合，提高模型对样本分布不均情况的适应性。

除了参数调整，还可以采用过采样和欠采样策略来处理类别不平衡问题，进一步优化决策树模型的预测效果。