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决策树中的终端节点
资料介绍
一、定义与核心特征
终端节点（Terminal Node），又称叶节点（Leaf Node），是决策树模型中无法进一步分裂的节点，代表决策树的最终输出结果。当决策树构建过程中，某个节点满足以下条件之一时，会被标记为终端节点：
样本类别纯度达到阈值：节点中所有样本属于同一类别（如ID3算法中的信息增益为0，C4.5算法中的增益率无法提升）。
样本数量低于最小分裂阈值：节点包含的样本量过少，继续分裂可能导致过拟合。
树深度达到预设上限：为防止模型复杂度过高，通过超参数限制树的最大深度。
终端节点的输出通常为该节点所包含样本的多数类别（分类任务）或均值/中位数（回归任务）。
三、终端节点的作用
决策输出：直接决定模型对输入样本的预测结果。例如，在信贷风险评估决策树中，终端节点可能输出“批准贷款”或“拒绝贷款”。
模型解释性：通过终端节点的路径（从根节点到叶节点的特征判断序列），可直观解释预测逻辑，增强模型透明度。
控制过拟合：合理设置终端节点的分裂条件（如最小样本量、最大深度），可避免模型过度拟合训练数据。
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