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，評價項目風(fēng)險，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)，從而實現(xiàn)將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分到各個類中。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行預(yù)測。
2、基本使用
決策樹算法是直觀運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)，其中每個內(nèi)部結(jié)點表示在一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉子結(jié)點代表一種類別。
決策樹學(xué)習(xí)是以實例為基礎(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)點處的熵值為零，此時每個葉子節(jié)點中的實例都屬于同一類。
決策樹學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點是，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)練實例進行較好的標(biāo)注，就能夠進行學(xué)習(xí)。
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