決策樹是什麼

監督學習算法

決策樹是一種監督學習算法，用於分類和迴歸問題。

決策樹基於樹形結構，通過分析數據特徵與目標變量之間的關係，逐步構建決策規則。在決策樹的每個內部節點上，通常表示在一箇屬性上的測試，樹的每個分支代表該測試的一箇可能結果，而每個葉節點表示一箇類別或預測結果。決策樹算法，如ID3、C4.5和C5.0，使用熵等度量來選擇用於數據集分類的最佳屬性。決策樹不僅可以幫助人們理解問題，還可以幫助人們解決問題，是數據挖掘和機器學習領域中的常用工具。決策樹的優點包括模型的可讀性強，預測分類速度快。