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本文目录一览：
- 1、决策树是什么
- 2、决策树由什么构成
- 3、决策树分类算法有哪些
决策树是什么
决策树是一种图解法。决策树（DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
决策树 决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所***用策略的情况。
决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。决策树的每个节点代表一个特征或属性，并根据该特征将数据集分为不同的分支。每个分支代表一个可能的状态或类别，决策树的构建过程是一个逐步细化分类的过程。
决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，其模型呈树状结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。本质上，决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
决策树由什么构成
【答案】：A，B，C，E 决策树的构成有四个要素：决策点、方案枝、状态节点和概率枝。
决策树的构成有四个要素：决策点、方案枝、状态节点和概率枝。决策树是以决策节点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。方案枝的末端有一个状态节点，从状态节点引出若干概率枝，每条概率枝代表一种自然状态。
【答案】：A 【答案】A。解析：决策树一般由决策点、方案分支、自然状态点、概率分支、结果点几个关键部分构成。故本题答案选A。
决策树分类算法有哪些
决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
决策树通过对数据复杂度的计算，建立特征分类标准，确定最佳分类特征。
决策树算法主要包括id3，c45，cart等算法，生成树形决策树，而朴素贝叶斯是利用贝叶斯定律，根据先验概率求算后验概率。
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