决策树模型名词解释,决策树回归模型

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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。这决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。不同于线性模型【数学描述：f(W*X +b)】是通过数据样本学习各个特征的合

总之，决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结由此特征进行决策判断后的结果可以发现均为单个的分支，计算熵值的结果也就为0,这样分类的结果信息增益是最大的，说明这个特征是非常有用的，如果还是按照信息增益

名词解释工作空间名词解释推理机名词解释演绎推理名词解释智能决策支持系统名词解释分布式决策支持系统名词解释群决策名词解释知识发现名词解释模型问答题决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

决策树模型，决策树模型就是利用概率和各个选项的赋值来推导货币价值，此模型被广泛运用在公司商业决策中，帮助决策者选择最佳行动方针。1.决策树算法核心思想1)决策树结构与核心思想决策树(Decision tree)是基于已知各种情况(特征取值)的基础上，通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式，是常用的有监督的分类算法

＼　＿　／ 决策树模型(decision tree) 是一种简单高效、具有强解释性的预测模型，一般是自上而下的来生成的，每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件并导致不同的结果，把这种决策AdaBoost+决策树=提升树Gradient Boosting+决策树=GBDT Perceptron: 感知机由两层神经元组成，外界输入信号传给输出层，输出层是M-P神经元。Error BackPropagat