决议树算法是一种常见的机械学习算法,在分类和回归问题中经常被使用。它通过构建树形结构模子来举行分类或者展望,每个节点都代表一个特征,每个分支代表一个决议结果。决议树算法的焦点头脑是通过对特征举行划分和选择,一直缩小样本集的局限,逐步获得最终的分类结果或者展望值。
决议树算法具有以下几个特点:
- 易于明晰息争释,模子可视化,便于展示和剖析算法历程;
- 能够处置离散型和延续型数据,有很好的兼容性;
- 不需要对数据举行预处置,不用郁闷缺失值和异常值的影响;
- 能够处置多分类问题,可以获得每个类其余概率。
在现实应用中,决议树算法被普遍应用于医疗、金融、电商等领域,例如在医疗领域中可以通过确立决议树模子来对患者举行病症的诊断和治疗方案的推荐,有用提高了医疗效率和质量。
总之,决议树算法虽然简朴易用,然则在机械学习中施展了重要的作用。