分類樹是什麼意思
分類樹（Classification Tree）是一種用於分類任務的機器學習模型，它以樹狀結構來表示數據的分類結果。分類樹的基本單位是節點，每個節點代表一個特徵測試，而節點的子節點則代表該特徵測試的不同結果。分類樹通過遞歸地將數據集分割成越來越小的部分，直到每個葉節點都包含一個單一類別的數據點。
分類樹的生成過程通常涉及以下幾個步驟：
- 數據預處理：清理數據，處理缺失值，進行數據轉換等。
- 特徵選擇：選擇哪些特徵將用於樹的生成。
- 根節點設定：選擇一個特徵來作為根節點，並設定一個分裂標準。
- 遞歸分裂：對於每個非葉節點，選擇一個特徵並設定一個分裂標準，將數據集分成兩個子集，並重複此過程直到滿足停止條件。
- 停止條件：可能是子集的大小達到某個閾值，或者沒有顯著的改善可以通過進一步分裂來獲得。
- 生成樹：根據分裂過程生成分類樹。
- 剪枝（Pruning）：為了防止過擬合，可以對樹進行剪枝，即去除一些不必要的節點。
分類樹的一個重要優點是它們很容易解釋，因為它們的決策過程是直觀的，並且可以以自然語言的形式表達。此外，分類樹可以處理不同類型的特徵，包括數字和分類特徵。
分類樹的一個常見例子是決策樹（Decision Tree），它是一種用於分類和回歸的機器學習模型。在分類任務中，決策樹會生成一個分類樹，用於將數據點分類到不同的類別中。在回歸任務中，決策樹會生成一個回歸樹，用於預測連續變量的值。
分類樹的另一個例子是提升決策樹（Boosted Decision Trees），它是一種通過遞歸地生成多個決策樹並將它們組合起來以提高分類或回歸性能的技術。提升決策樹的一個常見例子是梯度提升決策樹（Gradient Boosted Decision Trees），它是一種非常有效的機器學習模型，被廣泛應用於各種分類和回歸任務中。