决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式,是机器学习中的一种基本的分类方法。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。决策树用于对条件→到决策的过程进行建模。本文将通过简单的示例来介绍决策树的概念。
决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式,是机器学习中的一种基本的分类方法。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。决策树用于对条件→到决策的过程进行建模。本文将通过简单的示例来介绍决策树的概念。
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