Ⅰ 決策樹學習指南：關於決策樹的知識點都幫你整理好了（含代碼）
決策樹學習指南概覽：
決策樹的基本概念：決策樹是一種通過數據分析和比較進行決策的方法，常用於解決實際問題，如判斷天氣是否適合打籃球。
基尼不純度與熵：
決策樹構建步驟：
特徵分割：
處理多個分類特徵：
決策樹深度調整：
決策樹的復雜性與性能：
決策樹的應用：
Python構建決策樹：
Ⅱ 隨機森林原理
隨機森林是一種強大的機器學習演算法，其核心原理是通過集成多個決策樹來提高預測准確性和穩定性。每個決策樹都是獨立訓練的，且在構建過程中利用隨機性，如隨機選擇特徵和樣本來生成。
具體來說，每個決策樹會基於訓練數據集的一個子集和隨機選擇的特徵進行訓練，這樣可以減少過擬合的風險。當所有樹的預測結果匯總時，多數投票或平均結果作為最終預測。以下是一個簡單的Python代碼示例，展示了隨機森林模型的創建過程：
// 代碼示例（偽代碼）:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 假設 X_train, y_train 是特徵和標簽
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) // 100棵決策樹
clf.fit(X_train, y_train)
# 預測階段
y_pred = clf.predict(X_test)
通過這個隨機化過程，隨機森林不僅能夠捕捉到數據的多維度關系，還能夠處理缺失值，非常適合解決復雜的分類和回歸問題。總的來說，隨機森林是數據科學中一個強大且實用的工具。