这篇文章给大家分享的是有关python中决策树算法指的是什么的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
1、说明
决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。
分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系，并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测。
2、基本使用
决策树算法是直观运用概率分析的一种图解法，是一种十分常用的分类方法，属于有监督学习。
决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子结点代表一种类别。
决策树学习是以实例为基础的归纳学习，它采用自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子结点处的熵值为零，此时每个叶子节点中的实例都属于同一类。
决策树学习算法的最大优点是，它可以自学习，在学习的过程中不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练实例进行较好的标注，就能够进行学习。
Python主要用来做什么
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
感谢各位的阅读！关于“python中决策树算法指的是什么”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
