决策树方法的基本原理（决策树方法是什么）

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1关于数据挖掘中决策树的知识

1、题主是否想询问“决策树不属于常见的数据挖掘方法对吗”？不对。决策树是一种“常见的”数据挖掘方法，通过对数据进行分类和预测，帮助人们做出决策。决策树算法基于数据的属性和特征，通过构建一棵树状结构来表示数据之间的关系和规律。

2、决策树方法。其核心思想是选取具有最高信息增益的属性，即相对于信息熵最高的属性，可参考维基百科中二者的计算公式作为当前节点的分裂属性。人工神经网络。人工神经网络，是对人脑若干基本特性的抽象。它由大量神经元通过丰富的连接构成多层网络，用以模拟人脑功能。支持向量机。

3、简述数据挖掘中随机森林算法的原理，优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

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