单元八 · 人工智能中的算法
第28课 认识决策树算法
一、学习目标
- 初步体验智能决策的过程，了解决策树算法的应用场景。
- 通过实例分析，认识决策树算法的基本步骤，体会决策树算法发挥的作用。
二、情境导入
人工智能在我们的生活中发挥着越来越重要的作用。人工智能的应用离不开算法在背后的支持，算法是人工智能技术发展与应用的关键因素。
三、核心讲解
本课学习路径：
1初步体验决策过程
2决策树算法的应用场景
1．初步体验决策过程
生活情境：小智的爸爸准备给小智买一个电话手表，正在征求他的想法。以下是小智和爸爸的部分对话：
- 爸爸：你喜欢什么颜色的电话手表？小智：我喜欢深色的。爸爸：黑色、蓝色还是深灰呢？小智：我想还是蓝色更好。
- 爸爸：你想要游泳时也能戴吗？小智：当然啦，我游泳时摘下来会弄丢的。
- 爸爸：你还有什么要求？小智：我要拍照方便、充电后能长时间使用。爸爸：好的，我知道了。
认识决策树：在人工智能应用中，决策树算法能够通过类似于人类决策的方法，来解决问题和进行预测，为我们在面对各种复杂问题时提供了一种简单、高效且可解释的解决方案。
实例：购物网站推荐商品——根据年龄、性别、购买历史、浏览记录等，区分不同兴趣群体、确定年龄段，为用户推荐个性化商品。
想一想：爸爸是通过哪些问题逐步确定小智的需求的？这与决策树的分支判断有什么相似之处？
流程图：出门是否带伞（决策分支）
2．决策树算法的应用场景
决策树算法在医疗诊断、自动驾驶汽车等领域都有应用。其基本步骤包括：收集数据、选择最佳问题、创建决策树、测试决策树等。
弄清以上要点后，再进入下方 Python Online，用分支结构体验「带伞决策」。
四、动手体验 · Python 3 Online 编程
五年级 · 决策树：按条件决定出门准备。
正在载入 Python 3 Online
正在载入编程环境…
五、课堂总结
- 人工智能应用中存在着各种各样的算法，算法已经成为助力人工智能发展与应用的重要动力。
- 决策树算法能够通过类似于人类决策的方法来解决问题，进行预测和决策。
- 决策树算法的步骤包括收集数据、选择最佳问题、创建决策树、测试决策树等步骤。
六、拓展提升
- 周末，小思和小齐决定一起去游乐园玩，但是不确定应该玩哪个游乐项目，于是他们创建了决策树来帮助选择适合的游乐项目，享受一个愉快的周末。小思和小齐的做法有什么值得学习的地方？他们进行决策的主要依据是什么？
测评
选出后点「检查」。答错会显示简短说明。
决策树算法的主要特点是？
决策树算法的基本步骤包括？
小智选电话手表的对话体现了什么？
本节小结
决策树模仿人类「问条件、走分支」的决策过程，步骤包括收集数据、选问题、建树与测试；在推荐、诊断等场景应用广泛。