问题1：为什么需要学习决策树？
问题2：决策树需要哪些前导知识？
问题3：什么是决策树？它的结构是什么样的？
问题4：决策树生长的过程是什么？
问题5：决策树停止的条件是什么？
问题6：决策树中使用到的算法，在决策树中起到什么作用？它的发展历史（ID3、C4.5、CART）是什么样，都能解决什么样的问题？
问题7：什么场景下可以使用决策树？
问题8：什么情景下不可使用决策树?
问题9：理论中的决策树，和sklearn中的决策树有区别嘛？如果有的话，具体是什么？
问题10：能否根据现有的决策树的不足，提出一些改进的方法？

博客的目录如下所示：

1 为什么要学习决策树

2 前导知识

3 决策树的组成结构和样例

4 决策树的生长过程和终止条件

5 决策树的算法

6 决策树的应用场景和局限性

7 理论和sklearn的差异

8 改进点

搜索到的面试问题：

1.简述决策树的原理

2.简述决策树的构建过程

3.信息增益率有什么优缺点？

4.如何对决策树进行剪枝？

5.为什么决策树需要进行剪枝?

6.C4.5对ID3做了哪些改进？

7.C4.5决策树算法如何处理连续数值型属性？

8.C4.5与CART的区别

9.简述一下分类树和回归树

10.CART如何生成回归树？

11.CART树对离散特征取值数目>=3的特征如何处理？

12.决策树对缺失值如何处理？

13.如果决策树属性用完了仍未对决策树完成划分应该怎么办？

14.如何避免决策树的过拟合？

15.决策树需要进行归一化处理吗？

16.常用的决策树一定是二叉树吗？二叉决策树与多分支决策树相比各有什么特点？

17.你认为在一棵决策树构建过程中较为耗时的步骤是什么？

18.你正在一个时间序列数据集上工作，开始用决策树算法，因为你知道它在所有类型数据上的表现都不错。后来，你尝试了时间序列回归模型，并得到了比决策树模型更高的精度。这种情况会发生吗？为什么？

19.决策树在选择特征进行分类时一个特征被选择过后，之后还会选择到这个特征吗？

20.和其他模型比，决策树有哪些优点和缺点？

1. 为什么CART可以做回归而ID3、C4.5只能做分类？

主要原因是特征分裂的评价标准不一样，cart有两种评价标准：Variance和Gini系数。

而ID3（信息增益）和C4.5（信息增益率）的评价基础都是信息熵。

信息熵和Gini系数是针对分类任务的指标，而Variance是针对连续值的指标因此可以用来做回归。

2. C4.5如何处理连续值特征？

C4.5决策树算法[Quinlan,1993]采用的二分法(bi－partition)机制来处理连续属性。对于连续属性a，首先将n个不同取值进行从小到大排序，选择相邻a属性值的平均值t作为候选划分点，划分点将数据集分为两类，因此有包含n－1个候选划分点的集合，分别计算出每个划分点下的信息增益，选择信息增益最大对应的划分点，仍然以信息增益最大的属性作为分支属性。

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