机器学习决策树实验总结（决策树算法实验报告总结）

摘要： 本篇文章给大家谈谈机器学习决策树实验总结，以及决策树算法实验报告总结对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、什么是决策树算法?什么是决策树算...

本篇文章给大家谈谈机器学习决策树实验总结，以及决策树算法实验报告总结对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、什么是决策树算法?

什么是决策树算法?

1、最后我们再来看看决策树的本质是什么已经不重要了。 决策树好像是一种思想，而通过应用在分类任务中从而成就了“决策树算法”。下面内容还是继续讲解用于分类的“决策树算法”。前面讲了决策树是一种 特征选择技术 。

2、K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。决策树算法（Decision Tree）：是一种基于树形结构的分类算法，常用于数据挖掘、金融风控等领域。

3、优点 ：简单易理解、分类速度快 过程 ：利用损失函数最小化原则对训练集进行建模，再利用建立好的模型进行分类。

4、决策树计算公式公式：H（X）=–∑P（x）log[P（x）]H（x）：表示熵 P（x）：表示x***发生的概率。

5、下面用决策树法训练最节约时间的是减少数。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。决策树算法在决策领域有着广泛的应用，比如个人决策、公司管理决策等。

6、如此递归地对实例进行测试并分配，直到达到叶节点。最后将实例分到叶节点的类中。决策树学习算法是以实例为基础的归纳学习算法。

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