決策樹學習

決策樹學習是統計學 、 數據挖掘和機器學習中使用的一種預測建模方法 。 它使用決策樹作爲 ， 從樣本的觀測數據 （ 對應決策樹的分支 ） 推斷出該樣本的預測結果 （ 對應決策樹的葉節點 ） 。 按預測結果的差異 ， 決策樹學習可細分兩類 。 （ 1 ） 分類樹 ， 其預測結果僅限於一組離散數值 。 樹的每個分支對應一組由邏輯與連接的分類特徵 ， 而該分支上的葉節點對應由上述特徵可以預測出的分類標籤 。 （ 2 ） 迴歸樹 ， 其預測結果爲連續值 （ 例如實數 ） 。 在決策分析中 ， 一棵可視的決策樹可以向使用者形象地展示決策的結果和過程 。 在數據挖掘和機器學習中 ， 一棵決策樹主要用於描述數據 （ 此後亦可基於習得的預測模型去支持決策 ) 。 本頁側重描述數據挖掘中的決策樹 。