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上传时间: 2021-03-02
详细说明: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。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。决策树的实现首先要有一些先验(已经知道结果的历史)数据做训练,通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小,这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它,期间也涉及到熵的概念。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测(就像上面的银行官员用他来预测贷款风险)。从数据产生决策树的机器学习技术叫
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