决策树原理教程(决策树原理)

决策树是一种用于做出决策的算法,它以树形结构的形式表示决策过程。每一个非叶子节点代表一个决策,每一个叶子节点代表一个结果,从根节点开始,每一步决策都会导致到达另一个节点,最终到达结果节点。

决策树的构建利用了信息熵(Information Entropy)的原理。信息熵是指信息的不确定性,在决策树中,每一步决策都是为了降低信息熵,以此来帮助选择最优解。

决策树的构建过程一般分为以下几个步骤:

收集数据:获取所有需要做决策的数据。

分析数据:对数据进行分析,计算信息熵。

构建决策树:根据信息熵的大小,从根节点开始逐步构建决策树,直到所有决策都被考虑。

使用决策树:通过从根节点开始按照决策树的构造进行决策,最终到达结果节点。

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