决策树通过树状图的形式,将决策过程中的各个条件和结果以节点和分支的方式展现。其中,每个节点代表一个测试或决策点,用于判断数据特征是否满足某个条件;每个分支则代表测试的输出,即数据特征满足条件后的路径选择;而叶节点则代表最终的分类或预测结果。决策树的构成元素包括树根(决策节点)、...
决策树名词解释 决策树（DecisionTree）是一种常见的数据挖掘技术，也称为决策树分类（Decision Tree Classification）。决策树是一种以树状结构表示数据的模型，它可以用来描述一组数据集的概念，它可以用来作出决策。策树是一种数据挖掘的常用算法，它可以用于分类、回归任务，以及关联规则建模，它可以帮助智能系统理解...
百度试题 题目[名词解释] 决策树(decision tree) 相关知识点: 试题来源: 解析 按逻辑、时序把决策问题中的备选方案及相应的结局有机地组织起来并用图标罗列出来。反馈 收藏
[名词解释] 决策树 相关知识点: 试题来源: 解析 “决策树”法就是把决策过程用树状图来表示。它的分析步骤是:①绘制决策树图;(4)计算收益期待值。计算各状态结点的收益值,将各分枝的收益值(或损失值)分别乘以各概率枝上的概率,最后将这些值相加,求出状态结点的期待收益值。
**决策树(Decision Tree)**是一种常用的机器学习算法,它主要用于分类和回归任务。以下是对决策树的详细解释: 一、定义 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,而每个叶节点则代表一个类别或输出值。通过递归地选择最优特征进行划分,构建出能够描述数据特征的树状模型...
决策树名词解释 决策树是一种非常受欢迎的数据挖掘和机器学习方法,它基于统计学属性的分析,能够给出根据已有的数据集合,让用户更好地做出更明智的决策。它可以被用于多种应用,尤其是在实时情况下,需要处理大量数据并迅速做出最准确的决定时。 在数据挖掘和机器学习中,决策树是一类常见的机器学习算法,它可以推断出...
决策树是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。结构解释：决策树的名字很直观，它的模型结构就像一棵树。这颗“树”由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征属性上的判断条件，叶节点表示一个类别或一个具体数值。工作原理：从根节点开始，根据每个内部节点的判断...
名词解释:决策决策树法 相关知识点: 试题来源: 解析 决策:指在多个可行方案中为实现特定目标进行分析、比较和判断并选择最优方案的过程。决策树法:一种用树状图形表示各决策方案及其可能结果与概率,通过计算期望值辅助决策的风险型决策方法。 1. 决策的解析重点:- 本质是选择过程- 存在多个可行方案前提- 包含分析...
决策树名词解释如下：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...