python決策樹算法是什么

1、說明

決策樹算法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(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法。

分類算法是利用訓(xùn)練樣本集獲得分類函數(shù)即分類模型(分類器)，從而實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分到各個(gè)類中。分類模型通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本中屬性集與類別之間的潛在關(guān)系，并以此為依據(jù)對新樣本屬于哪一類進(jìn)行預(yù)測。

2、基本使用

決策樹算法是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法，是一種十分常用的分類方法，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。

決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)表示在一個(gè)屬性上的測試，每個(gè)分支代表一個(gè)測試輸出，每個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)代表一種類別。

決策樹學(xué)習(xí)是以實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)，它采用自頂向下的遞歸方法，其基本思想是以信息熵為度量構(gòu)造一顆熵值下降最快的樹，到葉子結(jié)點(diǎn)處的熵值為零，此時(shí)每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)中的實(shí)例都屬于同一類。

決策樹學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)是，它可以自學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)的過程中不需要使用者了解過多的背景知識，只需要對訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行較好的標(biāo)注，就能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)。

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