（1）请从下图的决策树中提取分类规则。
先说句实话，看这个决策树，感觉就像在看一个“人生选择题”。每个节点都是一个判断条件，比如“年龄”、“收入”、“是否有房”这些，然后一步步往下走，最后到叶子节点，就是你的风险等级。
举个例子，如果一个人是高薪、有房、信用良好，那大概率会被分到低风险。反之，如果收入不高、没有房子、信用差，那可能就是高风险了。
这棵树其实就是把一堆数据，按照特征一步步拆开，最后给出一个结论。有点像做菜，先把材料分好类，再一步步炒出来。
（2）根据决策树判断如下数据的风险分类。
现在我们来实战一下，看看这个决策树怎么判断风险。
假设有一份贷款申请人的数据：
| ID | 年龄 | 高薪 | 有房 | 信贷情况 | 类别 |
| 1 | 35 | 是 | 是 | 良好 | 低风险 |
| 2 | 28 | 否 | 否 | 一般 | 高风险 |
根据上面的决策树，第一个人的条件都符合“高薪”、“有房”、“良好”，那他应该被归为**低风险**。第二个人虽然年龄小，但条件都不太好，大概率是**高风险**。
说实话，这种模型还挺直观的，不用太复杂的数学公式，一看就懂。而且还能自动识别出哪些人容易违约，对银行来说特别实用。
决策树的应用示例在贷款评估中
在贷款评估中，决策树真的挺有用的。它能帮银行快速判断谁靠谱，谁不靠谱。比如说，如果你是个年轻人，收入不高，又没房，那可能就会被标记成高风险。
不过也有人会说：“我明明很有能力，为什么会被认为高风险？”这就是问题所在了。因为决策树是基于历史数据训练出来的，如果数据不够全面，或者有偏差，结果可能不太准确。
**理想状态下，决策树上的每个叶子节点都对应一个纯粹的分类。在实际操作中，由于采用贪心算法来寻找最优解，决策树的实现可能并非总是如此理想。**
这句话的意思是，理论上每一步都选最优的，但现实中可能因为数据不够全，或者特征之间有干扰，导致结果不是那么完美。
决策树算法介绍
决策树是一种常用的机器学习算法，它就像是一个“树形结构”，通过一系列判断条件，最终得出一个结论。
它的优点很明显：**简单、直观、容易解释**。不像其他模型那样复杂，你一眼就能看出它是怎么做的。
缺点嘛，也有。比如，如果数据里有噪声，或者某些特征特别重要，可能会导致模型过拟合，也就是记住了数据，但不能泛化。
不过对于贷款这种需要快速决策的场景，决策树还是挺合适的。
一个决策树的实例--银行贷款申请评估模型
我们来看看一个具体的例子：银行贷款申请评估模型。
银行要判断一个人能不能贷款，通常会看几个因素：收入、职业稳定性、信用记录等等。
把这些因素作为输入，通过决策树模型，就能输出一个风险等级。比如，低风险、中风险、高风险。
这样银行就可以根据这个结果，决定是否放贷，或者给多少额度。
听起来是不是很酷？其实这就是现在很多银行在用的技术。
分类决策树的sklearn实现
用Python的sklearn库，可以轻松实现决策树模型。
步骤大概是这样的：
代码写起来也不是太难，关键是数据准备和调参。
结果输出
运行完代码后，模型会输出一些结果，比如准确率、召回率、F1分数等。
这些指标可以帮助我们了解模型的效果。如果准确率很高，说明模型学得不错；如果很低，可能需要调整参数或者换其他方法。
决策树在贷款评估中是一个非常实用的工具，它能帮助银行快速做出决策，提高效率，降低风险。
决策树虽然不是完美的，但在贷款评估中表现还不错。只要数据质量好，模型就能发挥出它的优势。
也不能完全依赖它，还得结合人工审核和其他模型一起使用。
毕竟，贷款这种事情，关系到钱，不能马虎。
最后说一句，现在的技术发展太快了，以后说不定会有更厉害的模型出现。但至少现在，决策树还是一个值得信赖的选择。
（*本文内容基于公开资料整理，如有雷同，纯属巧合*）
范超-债务征服者
2025-07-03