Question

决策树构成的基本要素( )

Answer 1

决策树构成的基本要素包括：节点、分支、根节点、叶节点、特征、特征值、决策规则等。

决策树案例

决策树是一种基于树形结构来进行决策分析的模型。它通过将样本数据集分成许多小的子集，每个子集包含具有相似特征的数据点。在每个子集中，决策树通过对特征进行判断和分析，以确定样本数据点的分类或预测结果。决策树是一种简单而有效的机器学习算法，它广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。

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。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。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。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。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。