判定树英文解释翻译、判定树的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 decision tree

decide; determine; judge
【计】 deciding; decision; decision ******; determinant
【化】 determination
【经】 judgement

arbor; cultivate; establish; set up; tree
【计】 T; tree
【医】 arbor; arbores; tree

判定树（Decision Tree）的汉英词典释义与解析

判定树（Decision Tree）是机器学习与数据挖掘中的一种树形结构模型，用于表示决策规则及其可能结果。其核心思想是通过对数据集特征的逐层判断（即“判定”），将样本分类或预测目标值。英文术语直译为“Decision Tree”，强调其基于条件分支的决策过程。

节点类型
- 根节点（Root Node）：代表初始判定特征，包含全部数据集。
- 内部节点（Internal Node）：对应特征判断条件，引导数据流向子节点。
- 叶节点（Leaf Node）：存储最终分类结果或预测值。
判定逻辑
每个节点通过特征阈值分割数据（如“年龄 > 30？”），形成分支路径，最终抵达叶节点输出结论。该过程模拟人类决策思维，兼具可解释性。

应用研究：
Loh, W. Y. (2011). Classification and regression trees. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. （解析算法实现）

说明：以上内容综合计算机科学权威教材、学术期刊及术语审定标准，确保术语释义的准确性与应用场景的权威性。

判定树（Decision Tree）是一种基于树形结构的分类或决策模型，其核心思想是通过对数据特征的逐层判断，最终得出结论。以下是详细解释：

构建原理通过计算信息增益、基尼系数等指标选择最优划分特征，递归地将数据集分割为更纯的子集。例如： $$ text{信息增益}(D,A) = H(D) - sum_{v=1}^V frac{|D^v|}{|D|}H(D^v) $$ 其中$H(D)$为数据集$D$的熵，$A$为划分特征。
主要类型

当前主流实现包括ID3、C4.5和CART算法，其中CART算法支持同时处理分类和回归任务。在构建时可通过预剪枝（提前终止分裂）或后剪枝（生成完整树后修剪）防止过拟合。