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python决策树算法是什么

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小妮浅浅

2021-05-13 16:16:47644浏览 · 0收藏 · 0评论

1、说明

决策树算法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。

分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器),从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系,并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测。

2、基本使用

决策树算法是直观运用概率分析的一种图解法,是一种十分常用的分类方法,属于有监督学习。

决策树是一种树形结构,其中每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶子结点代表一种类别。

决策树学习是以实例为基础的归纳学习,它采用自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树,到叶子结点处的熵值为零,此时每个叶子节点中的实例都属于同一类。

决策树学习算法的最大优点是,它可以自学习,在学习的过程中不需要使用者了解过多的背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习。

以上就是python决策树算法的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

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