决策树法中决策树的根基是什么

决策树的根基是信息熵和增益准则。

决策树的根基在于其核心的构建原则，即信息熵和增益准则。信息熵是衡量数据集合纯度的指标，熵值越低，数据的纯度越高。决策树通过减少信息熵来提高预测的准确性。

1. 信息熵：在决策树中，信息熵用于度量数据的不确定性。在决策树的构建过程中，每个节点都会计算其子节点的信息熵，以确定如何对数据进行最优划分。

2. 增益准则：为了选择最优的特征进行节点划分，决策树使用增益准则来评估不同特征的分割效果。常见的增益准则包括信息增益（ID3算法）和基尼指数（C4.5和CART算法）。信息增益衡量的是通过一个特征分割数据集后，信息熵的减少量，而基尼指数则是衡量数据集的不纯度。

决策树通过递归地将数据集分割为更小的子集，每个分割都基于当前节点下信息熵的减少或基尼指数的降低，直到满足停止条件（如节点包含的样本数小于阈值或达到最大深度）。最终形成的树状结构能够根据输入数据的特征逐步进行分类或回归预测。