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2018-10-17 閱讀量: 1089
決策樹怎么理解？

決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節(jié)點代表一種類別。決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基于信息學理論中熵的概念。如下一個簡單的例子

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