2025吴恩达决策树模型实战指南：从数据预处理到模型优化

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决策树模型因其可解释性强、无需复杂特征缩放等特点，在金融风控、医疗诊断和推荐系统等领域广泛应用。但传统实现常面临三大挑战：

数据不平衡：少数类别样本容易被决策边界忽略
过拟合问题：树深度过大导致训练集表现优异但泛化能力差
特征选择：高维数据中识别有效特征的效率低下

相比传统 CART 算法，吴恩达团队提出的改进版通过以下机制提升性能：

GINI-2.0 分裂准则：引入特征间相关性权重，避免选择高基尼系数但实际贡献低的特征
动态 α 剪枝：根据节点样本量自动调整剪枝强度，小样本节点采用更强正则化
增量式特征评估：在树生长过程中动态排除重要性低于阈值的特征

from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 处理数值型特征
numeric_transformer = QuantileTransformer(
    n_quantiles=500,
    output_distribution='normal')

# 解决类别不平衡
X_resampled, y_resampled = SMOTE(
    sampling_strategy='minority',
    k_neighbors=5).fit_resample(X, y)

from ng_tree_2025 import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=8,
    min_samples_leaf=20,
    dynamic_pruning=True,  # 启用动态剪枝
    feature_eval_freq=5,  # 每 5 层评估一次特征
    gini_version='2.0')

# 使用贝叶斯优化搜索参数
from skopt import BayesSearchCV
search_space = {'max_depth': (3, 10),
    'min_samples_leaf': (10, 50)}

opt = BayesSearchCV(model, search_space, n_iter=30)
opt.fit(X_train, y_train)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(
    features_names,
    model.feature_importances_,
    color='#1f77b4')
plt.title('2025 版特征重要性排序')
plt.xlabel('相对重要性')
plt.tight_layout()

在 UCI 信用评分数据集上的对比实验：