问答题
决策树有哪些优点和不足？
发布日期：2020-04-11
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
点和
点和（点胡）是麻将游戏中的基础术语之一，又称“吃和（吃胡）”或“食和（食胡）”。也就是胡别家打出的牌
- 中文名
- 点和
- 简介
- 麻将游戏中的基础术语之一
- 相关麻将术语
- 点炮，放炮
- 别名
- 吃和、食和
- 参考
- 《中国麻将竞技规则》
- 官方定义
- 和他人打出的牌
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