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文档摘要

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决策树的结构与原理概述

决策树(decisiontree，DT)是机器学习算法中一种常见的分类器，决策树分类器广泛适用于解决分类问题与回归问题，决策树是利用树的结构来进行决策分类与回归的，决策树的功能原理十分类似于人类在处理问题时的大脑思考方式[15]。处理离散变量的树是决策树中的分类树主要功能是对样本集进行分类，处理连续性变量的树是决策树中的回归树主要功能回归返回值。机器学习算法是使用的大量的数据对计算机进行训练来模拟人的思维方式和学习行为，以收获一些新的知识技能或是在训练的过程中不断地为完善自己的功能提升自己的性能，决策树作为机器学习中的一大算法，它的决策过程与人的思维过程十分类似，决策