决策树是预测分析中的一种基本工具，用于对决策及其潜在结果进行建模。 它们通过根据特征值将数据分成子集来工作，从而创建一个树状结构，其中每个内部节点代表一个决策规则，每个叶节点代表一个预测结果。 这种方法很直观，因为它模仿了人类的决策过程。 例如，预测客户流失的决策树可能会首先按“每月使用小时数”，然后按“订阅级别”，最后按“客户支持交互”对用户进行分割，以将用户分类为可能留下或离开。 开发人员经常使用决策树，因为它们可以处理数值和分类数据，只需要最少的数据预处理，并且可以在没有复杂转换的情况下对非线性关系进行建模。
决策树的一个主要优点是它们的可解释性。 与诸如神经网络之类的“黑盒”模型不同，决策树预测背后的逻辑可以很容易地可视化和解释。 这使得它们在透明度很重要的场景中特别有用，例如医疗诊断或信用评分。 例如，医疗应用可以使用决策树根据症状和测试结果预测疾病风险，树中的每个拆分对应于可测量的阈值（例如，“血压 > 140”）。 开发人员可以使用 Python 中的 scikit-learn 等库来实现决策树，其中 max_depth 或 min_samples_split 等参数控制树的复杂度以防止过度拟合。 特征重要性得分（来源于每个特征在拆分期间减少预测误差的程度）也有助于确定输入变量的优先级。
但是，决策树也有局限性。 如果没有得到适当的约束，它们可能会过度拟合噪声数据，从而导致在未见过的数据上的泛化能力较差。 为了解决这个问题，开发人员通常使用诸如随机森林或梯度提升树之类的集成方法，这些方法将多个树组合起来以提高准确性和鲁棒性。 例如，预测房价的随机森林可能会汇总数百棵决策树的预测结果，每棵决策树都在特征和数据点的随机子集上进行训练。 虽然这些集成牺牲了一些可解释性，但它们保留了决策树的核心优势，同时减轻了弱点。 在实践中，决策树是更高级模型的构建块，使其成为开发人员处理预测分析任务的多功能且易于使用的起点。