单选题
决策树的基本原理是以（ ）为基础，进行最佳选择决策。
发布日期：2022-07-09
损益矩阵
客观概率
可行方案
期望值
试题解析
决策树
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。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。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。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。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督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。这样的机器学习就
- 中文名
- 决策树
- 释义
- 图解法
- 外文名
- Decision Tree
择决
择决，读音zé jué，汉语词语，意思是挑选。
- 中文名
- 择决
- 注音
- ㄗㄜˊ ㄐㄩㄝˊ
- 拼音
- zé jué
- 释义
- 挑选
最佳
最佳，读音zuì jiā，汉语词语，意思是最好，最优秀。最好最优秀的常常是免费的，也是最棒的。
- 中文名
- 最佳
- 解释
- 对有机体的繁殖最为有利的
- 拼音
- zuì jiā
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