从前,小明家里养了一只可爱的小猫,名叫“球球”。有一天,小明要出门去给球球买猫粮,但他面前有两个选择:去超市A还是超市B。这就像是一棵决策树的根部,两个分支展现了两种可能的选择。
如果去超市A,情况就变得有点复杂了。超市A离家近,但是经常人多,小明得考虑等待的时间。所以,决策树上,超市A这个分支就又分成了两个小分支:一个是“人少”,可以快速买到猫粮;另一个是“人多”,可能得排队等很久。
再说超市B,虽然远一些,但那儿的猫粮种类更多,价格也更合适。所以超市B的分支也有两个小分支:“猫粮种类多”,“价格合适”。这样,小明可以更细致地选择适合球球口味的猫粮,而且不会花太多钱。
最后,小明要在这棵决策树上做出选择。他考虑了一下,今天是周末,超市A肯定人满为患,等待的时间可能会很长。而且,他还想给球球尝试一下新的猫粮品牌,于是他决定去超市B,哪怕多走一段路,也希望给球球最好的。
看,这就是决策树在生活中的一个小例子。它帮助我们可视化地看到每一步的选择及其后果,就像一棵树分出许多枝条,每一条枝条上又长出了新的小枝儿,最终指引我们走向一个个不同的结果。
小王在他的高尔夫俱乐部碰到了个棘手的事儿——有时候,高尔夫球场上人山人海,员工们忙得跟陀螺似的;而有时候,人迹罕至,员工们就那么干等着,白白领了工资不说,还特别闲得慌。这可急坏了小王。
他琢磨着得想个办法,根据天气情况来猜猜球场会有多少人来。于是,小王就动手记录了那么两周的天气和客人来访的情况,包括了天气是晴是阴还是下雨,有多热多冷,湿不湿,风刮得凶不凶。
小王接着用这堆数据,搭了个决策树模型。这决策树就像一棵树倒挂着,最上头的根部扎满了小王收集的数据,接着一层层往下"分叉",就像树枝一样,一步步筛选出最关键的影响因素。
经过这番折腾,小王发现了点规律:
搞清楚了这些,小王就可以按照天气预报来提前安排员工了。如果预报说是湿哒哒的晴天或者风雨交加,他就可以叫一些员工歇着,因为他知道这种天气客人肯定不喜欢。如果是多云或者其他高峰时段的好天气,他就会多叫些临时工来帮忙。这一招,不仅保证了服务不打折,还省下了不少人工费,真是一举两得。
在决策树算法中,"树"是一种特殊的数据结构,它包含节点和连接这些节点的边。这种结构有一个根节点,该节点下可以有多个子节点,每个子节点也可以有它自己的子节点,以此类推。 这种层次结构形成了一种类似树的结构。
决策树的目的是为了通过从根节点到叶节点的路径来表示决策过程。每一条从根节点到叶节点的路径都可以看作是一个"如果...那么..."规则,这些规则构成了一个决策过程。