决策树是一种树形结构模型，用于分类问题由结点和有向边组成，结点分为内部节点和叶节点决策树本质是给定特征空间条件下，各类别的条件概率分布模型选择不仅需拟合训练集，还需具备良好的测试集分类能力生成决策树涉及特征选择决策树生成和剪枝常用方法有ID3C45CART特征选择依据信息增益。
决策树由结点node和有向边directed edge组成结点的类型内部结点和叶结点内部节点代表一个特征或属性，叶子结点代表一个类别2ifthen规则 小结决策树由ifthen规则集合构成3条件概率分布 决策树所表示的条件概率分布由各个单元给定条件下类的条件概率分布组成以下是一个由15个样本。
决策树由内部节点条件和叶节点结论组成，每个内部节点代表一个特征，叶节点代表类别决策树可以视为ifthen规则的集合，每个路径形成一条规则，具有互斥性和完备性，有助于解释模型决策逻辑决策树不仅提供规则，还揭示了特征与类别之间的条件概率分布，如特征公式 和公式 对类别Y的影响。
决策树的构成有四个要素决策结点方案枝状态结点和概率枝如图所示，该图是一个基本的决策树图，由两个方案和三种可能的情况组成决策树的决策构成就是风险评估的过程计算每个方案的预期收益风险以及其可能发生的概率，可以得到每个状态结点的亏损或者收益，然后通过比较不同方案相对应的风险或者。
定义决策树 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构决策树由结点node和有向边directed edge组成结点又分为内部结点internal node和叶结点leaf node内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类 形如其中，圆表示内部结点，方框表示叶结点ifthen规则，简单来说。
决策树一般由方块结点圆形结点方案枝概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝每条概率枝代表一种自然状态决策树的适用范围科学地决策是现代管理者的。
2 在图论中，树是一种连通且无环的图表，具有入度为0的根节点和出度为0的叶节点除了叶节点以外的所有节点称为内部节点3 决策树由根节点决策节点内部节点方案节点或状态节点叶节点结果节点以及连接这些节点的树枝方案枝和概率枝组成4 决策树中的每个节点都可能包含损益。
小白自学路上的备忘记录参考 决策树分类树回归树 决策树 这个博客的图真好看，通俗易懂哈哈 决策树详解 决策树Decision Tree是一种有监督学习算法，常用于分类和回归本文仅讨论分类问题决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构决策树由节点和有向边组成，一般。
决策树是一种基于树形结构进行决策的机器学习算法，适用于分类和回归问题以下是关于决策树的详细讲解一基本概念 树形结构决策树由内部节点分支和叶子节点组成内部节点表示属性或特征，分支代表属性的可能取值，叶子节点代表分类或回归结果决策过程每个节点的分支指向问题的答案，引导决策过程。
组成决策树实质上是一颗树，由根节点内部节点和叶子节点组成节点含义叶子节点代表决策结果，而每个内部节点包含一个属性测试，样本集合依据测试结果划分到子节点中判断序列从根结点到叶子节点的路径形成一个判断序列2 决策树的构建 基础决策树构建基于“纯度”，常见的度量方式包括基尼系数。
决策树是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题结构解释决策树的名字很直观，它的模型结构就像一棵树这颗“树”由节点和有向边组成节点分为内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征属性上的判断条件，叶节点表示一个类别或一个具体数值工作原理从根节点开始，根据每个内部节点的判断。
决策树学习过程分为特征选择决策树生成与剪枝三个阶段特征选择通常采用信息增益信息增益比和基尼系数作为准则信息增益基于熵的概念来评估特征对于减少不确定性的作用熵度量随机变量的不确定性，熵越大，不确定性越强信息增益计算由熵和条件熵组成，用于评估特征对数据集的分类能力信息增益公式。
组成决策树模型由结点与有向边组成结点分为内部结点和叶子结点，内部结点代表特征，叶子结点代表类别二决策树的构建过程 主要步骤特征选择决策树生成与修剪特征选择确定每次划分的特征，是构建决策树的关键步骤常用的算法原理有ID3C45和CART，其中scikitlearn使用优化版CART算法三。
决策树绘制的步骤和方法在绘制决策树时，首先需要确定决策树的结构和样式决策树由一系列节点和分叉路径组成，每个节点表示一个属性或特征，每个分叉路径表示该属性的不同值，而叶节点则表示决策树的最终分类结果绘制决策树的步骤如下1 选择一个属性作为根节点这个属性通常是最具有分类能力的属性。
Unity的行为决策树Behavior Tree是一种用于实现游戏中NPC行为逻辑的AI设计模式通过树形结构，借助节点之间的连接与条件判断，实现自动决策在Unity中，借助AI插件NavMesh Agent与Behavior Designer，构建决策树框架决策树由行为节点条件节点与控制节点组成行为节点代表NPC执行的动作，如移动攻击。
Unity的行为决策树是一种用于创建复杂游戏AI的强大工具它通过树形结构可视化角色行为与决策，便于开发人员理解和调试决策树由节点组成，包括条件动作选择与序列节点等节点间通过连接线描述顺序选择与并行关系，执行从根节点开始逐级遍历，直到叶子节点，代表最终行为Unity提供Behavior Designer插件。