決策樹英文解釋翻譯、決策樹的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 decision tree
【經】 decision tree

分詞翻譯：

決的英語翻譯：

burst; decide; definitely; determine; execute a person

策的英語翻譯：

plan; whip

樹的英語翻譯：

arbor; cultivate; establish; set up; tree
【計】 T; tree
【醫】 arbor; arbores; tree

專業解析

決策樹的漢英詞典釋義與核心概念

決策樹（Decision Tree）是機器學習中用于分類與回歸的樹形模型，通過模拟人類決策過程，将數據按特征規則逐層分割。其名稱中：

決策（Decision）：指基于特征條件選擇數據劃分路徑的過程；
樹（Tree）：表示由根節點、内部節點（決策點）和葉節點（結果）構成的層級結構。

核心原理與工作流程

節點功能
- 根節點：包含完整數據集，執行首次特征劃分（如“年齡≥30？”）。
- 内部節點：根據特征規則（如“收入>50萬？”）進一步分支。
- 葉節點：輸出最終分類或回歸結果（如“批準貸款”）。
分割準則
- 信息增益（Information Gain）：選擇使信息不确定性最大降低的特征，公式為：
  $$ text{IG}(D_p, f) = H(Dp) - sum{j=1}^{m} frac{|D_j|}{|D_p|} H(D_j) $$
  
  其中 $H$ 為熵，$D_p$ 為父節點數據，$D_j$ 為子節點數據。
- 基尼不純度（Gini Impurity）：衡量隨機樣本分類錯誤率，公式為：
  $$ G = 1 - sum_{i=1}^{k} p_i $$

典型應用場景

金融風控：通過收入、信用記錄等特征預測貸款違約風險。
醫療診斷：基于症狀和檢驗指标判斷疾病類型。
客戶分析：根據行為數據細分用戶群體以制定營銷策略。

權威參考文獻

《統計學習方法》（李航著）：系統闡述決策樹算法原理與ID3/C4.5實現邏輯。
Scikit-learn官方文檔：提供Python代碼示例及參數調優指南（詳見 scikit-learn決策樹章節）。
《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher Bishop）：從概率視角分析決策樹的模型泛化能力。
斯坦福大學CS229課程講義：解析決策樹與集成學習的理論關聯（詳見講義鍊接）。

注：以上文獻鍊接均為官方來源，内容持續更新維護。

網絡擴展解釋

決策樹是一種基于樹狀結構的機器學習模型，廣泛應用于分類和回歸任務。它通過一系列規則對數據進行分割，模拟人類決策過程，具有直觀易懂的特點。

核心概念

樹狀結構
- 根節點：代表整個數據集，通過第一個特征進行分割。
- 内部節點：表示特征測試，根據特征值将數據分配到子節點。
- 葉節點：最終決策結果（類别标籤或數值）。
構建過程
采用遞歸分割策略：
- 選擇最優特征（如信息增益、基尼不純度等指标）。
- 按特征阈值拆分數據。
- 重複直到滿足停止條件（如節點純度達标或數據量過少）。
常用算法
- ID3：用信息增益選擇特征，僅支持分類任務。
- C4.5：改進ID3，引入信息增益率和連續值處理。
- CART：支持分類和回歸，使用基尼指數或均方誤差。

數學原理示例

基尼不純度：衡量節點數據純度
$$text{Gini} = 1 - sum_{i=1}^k (p_i)$$
其中(p_i)為第(i)類樣本占比。
信息增益：基于熵減少選擇特征
$$text{Entropy} = -sum_{i=1}^k p_i log_2 pi$$
$$text{InfoGain} = text{Entropy}{text{父}} - sum frac{N{text{子}}}{N{text{父}}} cdot text{Entropy}_{text{子}}$$

優缺點

優點：規則可視化、無需複雜預處理、兼容混合數據類型。
缺點：容易過拟合（需剪枝）、對數據微小變化敏感、可能生成複雜樹。

應用場景

醫療診斷（通過症狀推斷疾病）
金融風控（評估客戶信用等級）
客戶分群（根據行為特征分類用戶）

可通過Python庫（如scikit-learn）快速實現決策樹模型，關鍵參數包括最大深度、最小葉節點樣本數等。