理论　查论编决策论　中　(如风险管理),　决策树　(　Decision　tree　)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,　用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具,包括随机事件结果,资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用,特别是在决策分析中,它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中,决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用,一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。　目录　1　简介　2　类型　3　建立方法　4　在教学中的使用　5　举例阐述　6　公式　6.1　熵(Entropy)　7　决策树的优点　8　决策树的缺点　9　决策树的剪枝　10　由决策树扩展为决策图　11　决策树的实现　11.1　Bash　12　相关条目　13　参考文献　简介　[　编辑　]　机器学习　中,　决策树　是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。　从数据产生决策树的机器学习技术叫做　决策树学习　,通俗说就是　决策树　。　一个决策树包含三种类型的节点:　决策节点:通常用矩形框来表式　机会节点:通常用圆圈来表式　终结点:通常用三角形来表示　决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。　当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。　决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。　决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。　数据库已如下所示:　(x,　y)　=　(x1,　x2,　x3…,　xk,　y)　相关的变量Y表示我们尝试去理解,分类或者更一般