数据分析面试中的机器学习总结：决策树常见面试题解析

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目录

• • 1.决策树原理
    • • 1.1原理
      • 1.2如何构建一棵决策树？
      • 1.3能否详细说明这三个步骤？
      • 1.4怎样确定最佳划分特征？
      • 1.5递归操作的停止条件是什么？

    • 2.阐述对信息增益与信息增益率的认知？

    • 3.决策树产生过拟合现象的原因及应对策略？

    • 4.简要说明预剪枝与后剪枝的概念，以及在剪枝过程中可参考的参数有哪些？

    • 5.分析决策树的优势与不足之处

    • 6.决策树在面对缺失数据时是如何处理的？

    • 7.决策树与逻辑回归之间的差异？

    • 8.介绍两种常见的决策树算法（ID3算法、C4.5算法）

    • 9.CART算法的基本概念

    • 10.三种方法之间的异同点

1.决策树原理

1.核心原理概述