决策树_决策树例题

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

决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值

决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。特征选择 信息增益： “信息熵”

决策树决策树法(Decision Tree）决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即

“何以别离久，何以少团栾。本文对应《统计学习方法》第5章，用Python实现了决策树的ID3生成算法和C4.5生成

决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。

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