决策树算法是如何运作的?
决策树算法是用于解决分类或回归问题的机器学习技术.它基于决策的树型模型及其可能的后果.在树的每个内部节点上,算法将数据集分成两个或多个子集,基于某种特征的特定条件或门.这种条件是为了最大限度地使结果子集之间的分离得到选择.选择最佳条件和分类数据集的过程是对每个结果子集进行复制的,直到一个停止标准被满足.例如,当子集足够小或子集中的所有实例属于同一个类时,它可以基于树的树型模型及其可能的后果.一旦树被构建,新的实例可以通过从树根到树叶进行分类,根据该特征的价值.如果树的树根或树叶的价值太小,则可以应用这些技术,如:切割或预测.如果树木的树叶太小,则可以根据该类的价值进行预测和解释.