決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率,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。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹,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系。Entropy = 系統的淩亂程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。決策樹是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個屬性上的測試,每個分支代表一個測試輸出,每個葉節點代表一種類別。分類樹(決策樹)是一種十分常用的...
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