決策樹學習

決策樹學習係機械學習嘅一種模型，一個決策樹會有若干個節點，每個節點代表咗一個考慮緊嘅變數，並且喺接收到一個個案嗰陣，先後噉用呢啲變數作出預測，例如係附圖入面嗰個決策樹噉樣，佢會接收一個個案嘅數據，然後先後噉按照個個案嘅各種變數預測嗰個鐵達尼號乘客有幾大機會生還。而一個用決策樹嘅機械學習演算法要做嘅嘢就係用手上嘅數據，砌出一個噉樣嘅決策樹。一個建立決策樹嘅演算法步驟大致如下：
喺淨低嘅「用嚟做預測嘅變數」當中，揀出能夠最有效噉預測到個結果變數嗰個；
繼續分枝；
返去步驟 1。

例如係以下嘅虛擬碼噉：
計吓成個數據庫嘅 information entropy

For 每一個用嚟做預測嘅變數
    計吓用咗佢分類之後嘅總 entropy
    計吓用咗佢分類之後嘅總 entropy 同成個數據庫嘅 entropy 差幾多

揀 information gain 最高嗰個變數嚟分類

For 每一個分咗嘅類，用嗰個類內嘅個案做數據庫，做多次上述嘅過程，直至用嗮所有用嚟做預測嘅變數，或者到咗指定嘅分枝數上限為止。

機械學習
迴歸分析
人工神經網絡
決策

參考 
James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert (2017). "Tree-Based Methods". An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. New York: Springer. pp. 303–336. ISBN 978-1-4614-7137-0.

攷 

人工智能