python决策树算法分析数据,决策树算法有哪些

　　1、说明

　　决策树算法是一种决策分析方法，它是根据已知的各种情况的发生概率，通过构造决策树，计算净现值期望值大于等于零的概率，评估项目风险，判断其可行性。

　　分类算法利用训练样本集获得分类函数，即分类模型(分类器)，从而将数据集中的样本分类到各种类中。分类模型通过学习训练样本中属性集和类别之间的潜在关系来预测新样本属于哪个类别。

　　2、基本使用

　　决策树算法是一种直观使用概率分析的图解法。是一种很常见的分类方法，属于监督学习。

　　决策树是一个树形结构，其中每个内部节点代表一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个类别。

　　决策树学习是基于实例的归纳学习，采用自顶向下的递归方法。其基本思想是以信息熵为度量，构造一棵熵下降最快的树，到叶子节点的熵值为零，此时每个叶子节点中的实例属于同一类。

　　决策树学习算法的优点是可以自己学习。在学习的过程中，用户不需要了解太多的背景知识，只需要很好的标注训练实例就可以学习。

　　以上是python决策树算法的介绍。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

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