决策树算法if-else原理

决策树算法是一种基于if-else规则的监督式机器学习算法，它可以被用于分类任务和回归任务。

一颗决策树由节点(node)和边(edge)组成。其中，根节点代表一个完整的数据集，每一个非叶子节点代表一个特征(feature)，边代表此特征的取值(value)。叶子节点表示分类/回归结果。

决策树算法有三种主要的变体：ID3算法、C4.5算法和CART算法。它们的不同之处在于使用了不同的分裂准则和剪枝策略。

下面是决策树算法的基本原理：

1. 选择特征(feature)：使用信息论中的信息增益(information gain)、基尼不纯度(gini impurity)、和方差等准则选择最佳的特征；
2. 寻找特征对应的取值(value)：对于每一个特征，将数据集按照其取值划分成不同的子集；
3. 生成子树：针对每一个子集，递归地计算信息增益或其他准则得分最高的特征，并继续进行划分；
4. 剪枝：针对训练集误差或验证集误差最小的子树，进行剪枝；

下面是一个分类的示例：

假设我们要使用决策树算法对一组学生考试成绩进行分类，以确定他们是否能够被推荐到一个高中学校。我们有以下特征：平均分、最高分、工作经验。

首先，我们选择一个具有信息增益的feature，最大限度地减少数据集的无序度。我们假设平均分这个feature是最佳的。对于平均分，我们选择一个阈值进行分割，将数据集分为高/低两个子集。接下来，我们需要对每一个子集重复这个过程。对于每一个子集，我们选择具有最高信息增益的特征来分割。然后我们不断重复这个过程，直到子集的数量达到预设的上限或已经没有可分割的特征为止。

我们可以通过如下代码实现该示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

data = [[80, 90, 1], [90, 95, 3], [70, 80, 2], [60,65,4]]
label = ['Y', 'Y', 'N', 'N']

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(data, label)

ans = clf.predict([[75,80,2]])
print(ans)

上面的代码中，我们使用sklearn.tree库中的DecisionTreeClassifier进行训练和预测。在这个示例中，我们给出了数据集样例、样例标签以及特征(feature)。我们将数据集放入DecisionTreeClassifier中进行训练，并通过predict()函数做出预测。

下面是一个回归的示例：

假设我们要使用决策树算法预测一组房屋的价格(regrssion)，以便于决定出售价格。我们有以下特征：房屋大小、附近学校数量、房龄等。

同样地，我们选择一个特征(feature)并选择一个规则对其进行分割，来最小化数据集的无序度。在这个示例中，我们选择房屋大小作为最佳的特征。然后，我们针对在某个平方英尺范围内的房屋数据点，来预测其在一个特定价格上的市场价值，方法是使用决策树算法所具有的相同步骤来不断地分割子集，直到达到预设的上限或没有可以分割的特征为止。

我们可以通过如下代码实现该示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

data = [[90,25,10], [100,20,8], [80,16,1], [110,40,5]]
label = [450, 400, 300, 500]

clf = DecisionTreeRegressor()
clf.fit(data, label)

ans = clf.predict([[95,30,3]])
print(ans)

上面的代码中，我们使用sklearn.tree库中的DecisionTreeRegressor实现回归。在这个示例中，我们给出了数据集样例、样例标签以及特征(feature)。我们将数据集放入DecisionTreeRegressor中训练，然后通过predict()函数做出预测。

总的来说，决策树算法是一种高效且可解释的机器学习算法，可用于分类和回归任务。在代码实现中，我们可以通过scikit-learn等第三方库轻松使用决策树算法。