决策树算法的实战教程，讲得比较细，适合想深入理解模型原理的你。用的是C5.0，比老版本的 ID3、C4.5 效率高，还能缺失值和连续特征，实用性蛮强的。整个过程带你从数据预一直到模型优化，代码也写得挺清晰，直接能上手。
数据用的是pandas，预部分挺细，包括缺失值填充、归一化这些步骤，基本涵盖了实际项目里的常见情况。特征工程部分还强调了离散化操作，对决策树挺关键的。
训练模型时用了sklearn和 C5.0 库，参数配置也有提，像是max_depth和min_samples_leaf，这些调好了模型效果会提升。后面还有评估环节，用了准确率、F1、AUC 这些指标，全。
剪枝策略这块也值得一提，不然模型容易过拟合。教程里讲了剪枝逻辑，还推荐了篇文章，讲得蛮透彻，有兴趣的你可以顺着看看。
，如果你刚好在做分类任务，或者准备入门决策树，这个教程能帮你少踩不少坑，建议你配合压缩包里的代码一起撸一遍，效果更好。