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什么是决策树

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问题更新日期:2024-05-07 03:33:00

问题描述

什么是决策树希望能解答下
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决策树是一种基于树形结构的分类模型,常用于解决监督学习的分类问题。

其原理简单:从数据中选择某个特征进行划分,将数据按照该特征值进行分类,接着在子数据集中重复该过程,一直重复到满足某个停止条件,如数据集数量小于某个阈值,或者所有数据都属于同一类别。在预测时,将新样本从根节点开始遍历决策树,直到达到某个叶子节点,该叶子节点所属的类别就是预测结果。决策树具有易于解释和理解的特点,同时可以处理具有数值和离散特征的数据。然而,在模型构建时需要注意过拟合的问题,可以通过剪枝或者随机森林等方式进行优化。

其他回答

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。

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。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。

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。

这一度量是基于信息学理论中熵的概念。