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决策树怎么理解(决策树具体什么情况)

2022-09-06 07:33:29来源:
导读每日小编都会为大家带来一些知识类的文章,那么今天小编为大家带来的是决策树方面的消息知识,那么如果各位小伙伴感兴趣的话可以,认真的...

每日小编都会为大家带来一些知识类的文章,那么今天小编为大家带来的是决策树方面的消息知识,那么如果各位小伙伴感兴趣的话可以,认真的查阅一下下面的内容哦。

1、决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。

2、由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。

3、在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

4、Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。

5、这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

6、决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。

7、分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。

8、它是一种监督学习,所谓监督学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。

9、这样的机器学习就被称之为监督学习。

本文到此结束,希望对大家有所帮助。

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