1、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。
2、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。
【资料图】
3、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。
4、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。
5、这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
6、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输出，每个叶节点代表一种类别。
7、分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。
8、他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。
9、这样的机器学习就被称之为监督学习。
10、请看图示。
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