将数据集划分为子集并

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定特征的最佳分割点为该节点创建分支。 递归生长对每个子集重复上述过程直至满足停止条件如达到预设的最大深度、叶子节点包含样本数量少于阈值或者信息增益不再显著提高等。 剪枝优化为了防止过拟合可以通过后剪枝或预剪枝方法来简化决策树结构提升模型泛化能力。 随机森林的构建流程 r抽样从原始训练集中有放回地抽取多个样本子集形成多个


数据集用于训练不同的决策树。 特征随机化对于每个决策树在每次分裂时只考虑一个随机子集通常是全部特征的一个固定比例来进行最优特征的选择和分裂。 决策树生成在每个采样数据集上独立训练一棵决策树且无需剪枝处理因为单棵树允许自由生长有助于增加集成模型的多样性。 预测阶段对于新的输入实例通过所有的决策树分别进行预 印度电报数据 测分类任务采用多数投票回归任务取平均值作为最终结果。 特征重要性评估利用各个特征在构建的所有决策树中被选中的频率或减少不纯度的程度来衡量特征的重

要性。 五、实践策略及调参建议 在实际应用过程中对决策树和随机森林的参数调整至关重要。例如 对于决策树需要设定合适的树的最大深度、节点最少样本数以及是否启用剪枝等。 对于随机森林应调整森林中树的数量、每棵树使用的特征数、r抽样的比例等因素。 六、决策树与随机森林的实际应用场景 决策树和随机森林算法因其易于理解和解释以及在处理分类和回归问题时的优秀性能在多个领域都有广泛的应用。以下是一些典型的应用场景 信用评估 决策树银行或金融机构在进行个人或企业信贷审批时可以使用决策树模型根据申请人的特征如年龄、收入水平、职业、负债情况等来预测其违约风险并据此制定贷款策略。 随机森林通过集成大量决策树随机森林可以更准确地评估客户信用等级同时提供各个特征的重要性排序帮助机构理解哪些因素对信贷决策影响最大。 市