分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。那么你对决策树了解多少呢?以下是由学习啦小编整理关于什么是决策树的内容，希望大家喜欢!
决策树的简介
决策树(Decision Tree)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，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
决策树的组成
□——决策点，是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳方案。如果决策属于多级决策，则决策树的中间可以有多个决策点，以决策树根部的决策点为最终决策方案。
○——状态节点，代表备选方案的经济效果(期望值)，通过各状态节点的经济效果的对比，按照一定的决策标准就可以选出最佳方案。由状态节点引出的分支称为概率枝，概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。
△——结果节点，将每个方案在各种自然状态下取得的损益值标注于结果节点的右端。
决策树的优点
决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度;如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
决策树的缺点
1)对连续性的字段比较难预测。
2)对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。
3)当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4)一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
决策树的实例
为了适应市场的需要，某地准备扩大电视机生产。市场预测表明：产品销路好的概率为0.7;销路差的概率为0.3。备选方案有三个：第一个方案是建设大工厂，需要投资600万元，可使用10年;如销路好，每年可赢利200万元;如销路不好，每年会亏损40万元。第二个方案是建设小工厂，需投资280万元;如销路好，每年可赢利80万元;如销路不好，每年也会赢利60万元。第三个方案也是先建设小工厂，但是如销路好，3年后扩建，扩建需投资400万元，可使用7年，扩建后每年会赢利190万元。
各点期望：
点②：0.7×200×10+0.3×(-40)×10-600(投资)=680(万元)
决策树分析
决策树分析
点⑤：1.0×190×7-400=930(万元)
点⑥：1.0×80×7=560(万元)
比较决策点4的情况可以看到，由于点⑤(930万元)与点⑥(560万元)相比，点⑤的期望利润值较大，因此应采用扩建的方案，而舍弃不扩建的方案。把点⑤的930万元移到点4来，可计算出点③的期望利润值。
点③：0.7×80×3+0.7×930+0.3×60×(3+7)-280 = 719(万元)
最后比较决策点1的情况。由于点③(719万元)与点②(680万元)相比，点③的期望利润值较大，因此取点③而舍点②。这样，相比之下，建设大工厂的方案不是最优方案，合理的策略应采用前3年建小工厂，如销路好，后7年进行扩建的方案。