什么是决策树？

      今天是周六，窗外一片绿色，身处北京能闲暇下来，着实不易～

      下面我来解释下什么是决策树，在大学期间我们都接触过二叉树，搜索树，以及数据库中索引的基本原理...和今天要说的决策树，从本质上都是一种基于树这种数据结构的具体实现。 

      决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。

      上述事例是决策小强是否出去和朋友打羽毛球的一棵决策树，可以看到根目录中在没有任何特征（属性）干预的情况，小强有5/14的概率不打球，打球的概率是9/14～

     在第一层树中，天气属性作为干扰因素，如果是sunny天，我有2/5的概率打球，还有3/5的概率做其他的事情，比如约会，加班～（当然我没女朋友，加班～） 如果是overcast（阴天无雨）打球的概率是1（100%），如果是下雨天，有3/5的概率打球和2/5的概率不打球。

     决策树是一种递归算法，可以用当前的分支（branch）当作根（root）节点，继续进行构建..直到～

     可能你此时心中会有这些问题， 啥时候结束递归流程呢？为啥先选用天气为决策特征呢？如果先选择湿度（humidity|windy）作为决策特征呢，不行吗？

     一般来说，决策树在满足以下条件的时候，结束分裂过程

       1，当前决策分支中所有的数据都属于同一个类（Play|Don‘t play）,当前分支设置为叶子结点，结束列

       2，如果该分支中其他特征没有继续分裂的能力，可以按少数服从多数的投票原则进行选择

       3，构建决策树之前我们可以设定结束条件，最大分裂层树，最大叶子树 等等

     那么特征如何确定选择顺序呢？下一节我会通过计算实例来讲解 --决策树算法--ID3算法，其中会涉及香农定理中的熵，以及信息增益的运算方法。

最后

以上就是友好导师为你收集整理的什么是决策树？的全部内容，希望文章能够帮你解决什么是决策树？所遇到的程序开发问题。

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