决策树模型

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我是靠谱客的博主寂寞狗，最近开发中收集的这篇文章主要介绍决策树模型，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

决策树模型是机器学习的各种算法模型中比较好理解的一种模型，它的基本原理是通过对一系列问题进行if/else的推导，最终实现相关决策。

下图所示为一个典型的决策树模型——员工离职预测模型的简单演示。该决策树首先判断员工满意度是否小于5，若答案为“是”，则认为该员工会离职，若答案为“否”，则接着判断该员工收入是否小于10000元，若答案为“是”，则认为该员工会离职，若答案为“否”，则认为该员工不会离职。

下面解释决策树模型的几个重要概念：父节点和子节点、根节点和叶子节点。父节点和子节点是相对的，子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的父节点继续分裂，直至不能分裂为止。根节点则和叶子节点是相对的，根节点是没有父节点的节点，即初始节点，叶子节点则是没有子节点的节点，即最终节点。决策树模型的关键就是如何选择合适的节点进行分裂。在上图中，“满意度＜5”是根节点，同时也是父节点，分裂成两个子节点“离职”和“收入＜10000元”；子节点“离职”因为不再分裂出子节点，所以又是叶子节点；另一个子节点“收入＜10000元”又是其下面两个节点的父节点；“离职”及“不离职”则为叶子节点。在实际应用中，企业会通过已有的数据来分析离职员工都符合何种特