使用决策树(Decision Tree)进行探索性数据分析(EDA)

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决策树（Decision Tree, DT）在机器学习和数据科学领域的成功源于其仿效人类决策过程的逻辑流程。这一过程类似于一张流程图，每个节点都通过简单的二分决策处理给定的变量，直至最终做出决策。 以购买T恤为例，决策可能基于预算、品牌、尺码和颜色等变量展开： 如果价格超过30元，我会放弃购买；否则，会考虑购买。 如果价格低于30元且是我喜欢的品牌，进一步考虑尺码。 最后，如果价格低于30元、是我喜欢的品牌且尺码合适，且颜色是黑色，我会购买。 这种逻辑简单而合理，适用于各种数据。然而，决策树对数据集变化非常敏感，特别是在小数据集上，容易过拟合。 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是数据科学项目中的关键阶段，旨在深入探索数据集及其变量，尽可能多地理解哪些因素对目标变量的影响最大。在这一阶段，数据 ………………………………