简介

决策树是一种常见的机器学习模型，它由一个树状结构组成，每个节点代表一个特征属性的决策规则，而每个叶子节点代表一个类别标签或者是一个数值输出。决策树的每个节点都会根据一个特征属性进行划分，直到达到某个停止条件为止，例如节点中的样本数量小于某个阈值，或者树的深度达到了预设的最大深度。

决策残端（Decision Stump）是一种特殊类型的决策树，单层决策树，也称决策树桩。它仅包含一个根节点和两个叶子节点。通常用于二分类任务。在这个节点上，仅基于一个特征进行简单的分类，而不考虑其他特征。决策残端通常用于作为基本的分类器存在于集成学习算法中，比如AdaBoost。在AdaBoost算法中，每个决策残端都是一个弱分类器，它的任务是针对输入数据进行简单的分类，例如根据某个特征的阈值来将数据分为两类。

决策残端是一种简单但有效的分类器，通常用于集成学习中，如AdaBoost。由于其简单性，它们往往不会过拟合训练数据，并且能够很好地与其他分类器组合使用。尤其在处理简单的特征空间或作为更复杂分类器的组件时。尽管它的表现可能不如更复杂的分类器，但在某些情况下，决策残端可以提供足够的性能。

下面是一个决策残端的简单示例：

假设我们有一个二分类任务，数据集包含两个特征（特征1和特征2），每个特征都是实数值。决策残端会根据单个特征的阈值将数据集分成两类。例如，如果我们选择特征1，并将阈值设为3，则决策残端将数据集中所有特征1小于3的样本归为一类，所有特征1大于等于3的样本归为另一类。

决策残端的训练通常通过简单的搜索方法进行，比如穷举法或贪婪算法。穷举法将尝试所有可能的特征和阈