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[软件] [转载] 决策树算法

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恒博快乐 发表于 2017-4-16 12:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
     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。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。
    从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
    决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
    决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
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