¿Qué es un árbol de decisión?
El árbol de decisión es un método gráfico.
El árbol de decisión (DecisionTree) se basa en la probabilidad conocida de varias situaciones, al formar un árbol de decisión para encontrar la probabilidad de que el valor esperado del valor presente neto sea mayor o igual a cero, evaluar el riesgo del proyecto y juzgar su viabilidad. El método de análisis de decisiones es un método gráfico que utiliza intuitivamente el análisis de probabilidad. Debido a que este tipo de rama de decisión se dibuja gráficamente como las ramas de un árbol, se le llama árbol de decisión.
En el aprendizaje automático, un árbol de decisión es un modelo de predicción que representa una relación de mapeo entre los atributos y los valores del objeto. Entropía=Qué desordenado es el sistema. Esta medida se basa en el concepto de entropía en la teoría informática. Un árbol de decisión es una estructura de árbol en la que cada nodo interno representa una prueba de un atributo, cada rama representa una salida de prueba y cada nodo hoja representa una categoría.
Poda de árboles de decisión
La poda es una de las formas de detener la ramificación de los árboles de decisión. Existen dos tipos de poda: prepoda y postpoda. La poda previa consiste en establecer un indicador durante el proceso de crecimiento del árbol. Cuando se alcanza el indicador, el crecimiento se detendrá. Esto fácilmente causará una "limitación horizontal", es decir, una vez que se detiene la rama y se convierte en el nodo N. un nodo hoja, sus sucesores serán cortados. Cualquier posibilidad de que un nodo realice una "buena" operación de rama.
Estrictamente hablando, estas ramas detenidas engañarán al algoritmo de aprendizaje, provocando que la caída máxima de impurezas en el árbol esté demasiado cerca del nodo raíz. En la pospoda, el árbol primero debe crecer completamente hasta que los nudos de las hojas tengan un valor mínimo de impurezas, para poder superar la limitación del horizonte.
Luego considere si se deben eliminar todos los nodos de hojas pares adyacentes. Si la eliminación puede causar un crecimiento satisfactorio de impurezas, realice la eliminación y haga que sus nodos padres comunes se conviertan en nuevos nodos de hojas.
El contenido anterior se refiere al árbol de decisiones de la Enciclopedia Baidu