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决策树是一种重要的机器学习算法，它模拟人类的决策过程。比如决定是否出门这个简单问题，我们会根据天气情况做判断。决策树由根节点、内部节点和叶节点组成，通过树状结构来表示决策过程，每个分支代表一种可能的选择路径。
决策树由三个核心组成部分构成。根节点是决策树的起始点，包含所有训练数据，负责选择最优特征进行第一次分割。内部节点表示特征测试条件，根据特征值将数据分流到不同分支。叶节点是决策树的终端，包含最终的分类结果，不再进行进一步分割。这种层次结构使得决策过程清晰可见。
决策树的工作原理是从根节点开始，根据输入数据的特征值选择相应的分支路径。以一个具体例子说明：对于年龄30岁、收入6000元、学历本科的申请者，首先在根节点判断年龄是否大于等于25岁，答案是是，所以走右分支。然后判断学历是否为本科，答案也是是，最终到达批准的叶节点，完成预测。
决策树构建中的关键问题是如何选择最优特征进行分割。主要有三种方法：信息增益衡量特征对分类的贡献度，但容易偏向取值较多的特征；信息增益率通过引入分裂信息来修正这个问题；基尼系数则直接衡量数据集的不纯度。不同方法在实际应用中各有优势，需要根据具体问题选择合适的方法。
通过一个客户信用评估的实际案例来展示决策树的完整应用流程。首先收集客户的年龄、收入、职业等特征数据，然后进行数据预处理和特征选择。接下来构建决策树模型，从收入特征开始分割，再根据年龄和职业进一步细分，最终形成完整的决策规则。这样的模型不仅能够准确预测，还能清晰解释决策依据。