決策樹是歸納學習中的一種展示決策規(guī)則和分類結(jié)果的模型算法。在本文中，作者分享了決策樹的原理和構(gòu)造步驟，以及日常應用場景，供各位參考。

AI時代到來，作為職場人的我們，或許可以了解一些AI術語名詞。這篇文章里，作者就介紹了一些概念，不妨來看看。

本文將深入剖析決策樹和隨機森林這兩種算法的工作原理、優(yōu)缺點以及實際應用，帶領讀者探索其背后的智能決策機制。

決策樹既可以計算出結(jié)果，還能夠清晰地告訴我們得到這個結(jié)果的原因。那么在決策中，可以如何應用決策樹與隨機森林算法？本文對此進行了解析，一起來看看吧。

為了避免出現(xiàn)用戶所想看的信息被其他海量信息所淹沒的情況，設計師或者產(chǎn)研團隊需要思考如何做好信息收納，讓擁有厚重信息和功能的產(chǎn)品變得簡單清爽且易用。這篇文章里，作者就梳理了如何利用好容器類UI組件達成這一目標的策略，一起來看。

本文筆者將用具體例子講述決策樹的構(gòu)建過程，分析：決策樹生成過程中有什么樣的問題？ 一、基本概念 決策樹的定義： 首先，決策樹是一種有監(jiān)督的分類算法——即給定X，Y...