基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

决策树：决策树的应用：决策树基础理论

1决策树基础理论

1.1决策树简介

1.1.1决策树的历史

决策树是一种用于预测分析的机器学习方法，其历史可以追溯到20世纪60年代。最初，决策树的概念在信息论和统计学中被提出，用于解决分类和回归问题。1986年，RossQuinlan提出了ID3算法，这是决策树算法的早期版本，标志着决策树在机器学习领域中的正式应用。随后，C4.5算法和CART算法相继被提出，进一步完善了决策树的构建和优化技术。

1.1.2决策树的类型

决策树主要分为两类：分类树和回归树。分类树用于处理离散型目标变量，预测类别；回归树则用