Python实现决策树算法：从构建到剪枝的完整解析
本文详细解析Python中决策树算法的实现过程。从数据集的列表存储结构入手，讲解决策树节点类的构建与数据拆分逻辑。重点阐述如何利用基尼不纯度或信息熵评估分裂质量，并通过加权平均处理缺失数据分类。最后介绍基于最小信息增益的剪枝策略，以优化模型泛化能力，提供从理论到代码的完整实现参考。
2026-10-13
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本文详细解析Python中决策树算法的实现过程。从数据集的列表存储结构入手，讲解决策树节点类的构建与数据拆分逻辑。重点阐述如何利用基尼不纯度或信息熵评估分裂质量，并通过加权平均处理缺失数据分类。最后介绍基于最小信息增益的剪枝策略，以优化模型泛化能力，提供从理论到代码的完整实现参考。
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