您好,今天帅帅来为大家解答以上的问题。决策树包括,决策树是( )方法的一种相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧!
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、他是一种监管学习,所谓监管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。
10、请看图示。
11、提醒网友,详细介绍请参考百度。
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