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決策樹是數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，將決策樹真正應(yīng)用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統(tǒng)且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

生活中，我們處處在做決策，這類決策也許是快速而直接的。工作中，我們可能要做出一些重大而復(fù)雜的決策，這類決策往往需要我們細(xì)致地收集各種影響要素，量化分析其權(quán)重，最終得到符合意圖的決策結(jié)果。正是這種認(rèn)知行為意識使得決策分析和基于樹的決策工具在1500年前就開始使用了，長期的樹形分析實踐為后來決策樹方法的誕生提供了豐富的養(yǎng)分�，F(xiàn)代決策樹算法的演化是人工智能深入發(fā)展過程中的重要組成部分。由于優(yōu)秀的可解釋性、模型的簡單性、算法的快速性，使得決策樹算法受到了越來越廣泛的關(guān)注，正在成為數(shù)據(jù)科學(xué)和智能科學(xué)領(lǐng)域技術(shù)人員的必備工具。我相信決策樹還將深入影響未來人工智能模式的發(fā)展。
在過去的三年中，我有幸參與了一個以決策樹作為主要工具的重點項目。我們通過深入學(xué)習(xí)、探索和研究各類決策樹模型，最終實現(xiàn)了具有良好可解釋性、能有效處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)且能快速實現(xiàn)預(yù)測評估的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。本書是我們在項目實踐過程中的積累與總結(jié)。
本書從決策分析及其應(yīng)用引入主題，首先介紹決策樹與人工智能的關(guān)系（第1章），然后介紹經(jīng)典的決策樹算法（第2章），通過對CART、ID3和C4.5等算法的介紹，幫助讀者對決策樹形成明確且清晰的概念。之后結(jié)合分類問題和回歸問題進(jìn)行實踐，特別是對回歸問題進(jìn)行了深入討論回歸模型正成為現(xiàn)代決策樹模型與深度學(xué)習(xí)模型的有效結(jié)合點。第3章深入講解經(jīng)典的決策樹剪枝方法，特別是代價復(fù)雜度剪枝、錯誤率降低剪枝、悲觀錯誤剪枝和最小錯誤剪枝，通過示例和編程實踐進(jìn)行詳細(xì)描述。第4章介紹隨機(jī)森林的基本原理，結(jié)合示例和編程實踐詳細(xì)描述了隨機(jī)森林的構(gòu)造過程，并對套袋法進(jìn)行分析。第5章介紹當(dāng)前較為熱門的集成學(xué)習(xí)方法（提升法、梯度提升法、堆疊法），通過示例和編程實踐詳細(xì)講解AdaBoost和梯度提升法。第6章著重介紹并行決策樹的幾種主流算法，包括XGBoost、LightGBM和CatBoost，并簡要介紹了較新的NGBoost算法。該章首先對各算法的核心原理做了分析，然后從工程化角度介紹其并行化加速方法，同時還提供了一些應(yīng)用實例。第7章介紹常見的幾類蟻群算法以及在此基礎(chǔ)上的蟻群決策樹算法和自適應(yīng)蟻群決策森林。群智模型作為人工智能2.0時代的典型智能模型，其群體智能的全局搜索能力與決策樹的可解釋性的有效結(jié)合，也許會帶來預(yù)料之外的成功。第8章介紹深度決策樹算法，包括深度森林、深度神經(jīng)決策樹、自適應(yīng)神經(jīng)決策樹、神經(jīng)支持決策樹和深度神經(jīng)決策森林，并借助PyTorch等工具對程序和示例進(jìn)行分析。
本書圍繞決策樹算法和現(xiàn)代決策樹模型，通過大量的示例和完整的代碼實現(xiàn)詳細(xì)講解決策樹的精髓，既涵蓋必要的公式推導(dǎo)，又考慮具體的應(yīng)用需求。本書的所有代碼均可免費獲取，有需要的讀者請訪問華章網(wǎng)站（www.hzbook.com）搜索本書并下載。通過閱讀本書，希望讀者能對決策樹有系統(tǒng)和全面的了解，并能夠?qū)⑵淇焖賾?yīng)用在工作和生活實踐中。如果這本書能給你帶來開卷有益的感受，那將是我最大的欣慰了。
最后，感謝家人和朋友的支持和幫助。感謝在本書撰寫過程中做出貢獻(xiàn)的人，特別是常霄、曹凌婧、劉小萌、洪藝賓、張瑞濤、劉濤、傅廣濤、董丹陽、法天昊、靳夢凡、汪鑫等，常霄負(fù)責(zé)全書代碼的編寫和整理工作。還要感謝機(jī)械工業(yè)出版社的各位編輯，以及北京郵電大學(xué)計算機(jī)學(xué)院（國家示范性軟件學(xué)院）的大力支持。

黃智瀕
于北京郵電大學(xué)目錄

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