决策树是⼀种常⽤的监督学习算法，⽤于解决分类和回归问题。它的基本原理是根据数据的特征来构建⼀颗树状结构，树的每个节点代表⼀个特征，每个分⽀代表⼀个特征的取值，叶节点代表输出类别或数值。决策树的⽬标是通过分裂特征，将数据集划分为纯度更⾼的⼦集，以最⼩化误差或不纯度

基尼指数（GiniIndex），又称基尼不纯度（GiniImpurity），是决策树算法中常用的一种指标，用于衡量节点的不纯度。在分类树中，它帮助决定如何划分数据集，以便在树的每个节点上尽可能地提高分类的纯度。基尼指数的定义基尼指数量化了一个节点中样本的不纯度。具体来说，它计算了从该节点中随

决策树1.概念决策树是一种用于解决分类问题的算法，希望通过从给定数据训练一个模型用来对新示例进行分类决策树顾名思义是树结构，其结点可以划分为三类：根结点、内部结点、叶结点根节点：一般是区分度最高（基尼指数最小）的属性（纯度最高）内部结点：是父结点下基尼系数最小的结点