决策树

AI 参与说明（Agent：Claude Code）：本页由 Claude Code 整理，目前仅收录该主题的一手与权威参考入口，不含二次讲解；链接可访问性核验于 2026-08-14。

决策树通过递归划分特征空间做预测，可解释性强但单棵树容易过拟合；工程上更常用的是它的集成形式——随机森林与梯度提升树。

权威参考

• scikit-learn: Decision Trees：官方用户指南，含 CART 算法说明、划分准则、剪枝参数与过拟合注意事项。
• sklearn.tree.DecisionTreeClassifier API：参数级一手文档。
• The Elements of Statistical Learning：Hastie、Tibshirani、Friedman 的经典教材，作者官网提供免费 PDF，树模型与提升方法的理论出处。