机器学习难度 ★★☆☆☆
决策树
像"20个问题"游戏——每一步问一个特征，逐步缩小范围直到给出答案
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📖 详细解释
🎯 一句话定义
像"20个问题"游戏——每一步问一个特征，逐步缩小范围直到给出答案
⚙️ 工作原理
信息增益选择分裂特征：ID3用信息增益，C4.5用增益率，CART用基尼指数。叶子节点给出预测
💡 生活类比
"医生看病就是决策树：先问症状→再问持续时间→再做检查→最后诊断。每一步都在排除可能性"
🌍 真实应用
银行信用评分、医疗辅助诊断、用户流失预测——决策树的可解释性是其最大优势