在本文中，我们将详细介绍决策树和随机森林模型。此外，我们将展示决策树和随机森林的哪些超参数对它们的性能有重要影响，从而使我们能够在欠拟合和过拟合之间找到最佳方案。在了解了决策树和随机森林背后的理论之后。，我们将使用Scikit-Learn实现它们。
1.决策树
决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。经典的决策树算法已经存在了几十年，而像随机森林这样的现代变体是最强大的可用技术之一。
通常，这种算法被称为“决策树”，但在R等一些平台上，它们被称为CART。CART算法为bagged决策树、随机森林和boosting决策树等重要算法提供了基础。
与线性模型不同，决策树是非参数模型:它们不受数学决策函数的控制，也没有要优化的权重或截距。事实上，决策树将通过考虑特征来划分空间。
CART模型表示
CART模型的表示是二叉树。这是来自算法和数据结构的二叉树。每个根节点表示一个输入变量(x)和该变量上的一个拆分点(假设变量是数值型的)。
树的叶节点包含一个输出变量(y)，用于进行预测。给定一个新的输入，通过从树的根节点开始计算特定的输入来遍历树。
决策树的一些优点是：
易于理解和解释。树可以可视化。
需要很少的数据准备。
能够处理数字和分类数据。
可以使用统计测试来验证模型。
即使生成数据的真实模型在某种程度上违反了它的假设，也表现良好。
决策树的缺点包括：
过度拟合。诸如剪枝、设置叶节点所需的最小样本数或设置树的最大深度等机制是避免此问题所必需的。
决策树可能不稳定。可以在集成中使用决策树。
不能保证返回全局最优决策树。可以在一个集成学习器中训练多棵树
如果某些类别占主导地位，决策树学习器会创建有偏树。建议：在拟合之前平衡数据集
2.随机森林
随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种集成机器学习算法，称为BootstrapAggregation或bagging。
为了提高决策树的性能，我们可以使用许多具有随机特征样本的树。
3.python中的决策树和随机森林实现
我们将使用决策树和随机森林来预测您有价值的员工的流失（数据集