当然您会有想法在您的项目中使用这

种技术例哪些特征或它们的组合可以让您对糖尿病的发病进行分类在本例中这是患有糖尿病和未患糖尿病的孕妇的例子目的是了解这些患者的哪些特征可以帮助我们确定糖尿病的表现。伟大的这是简化的决策树（它不是完整的决策树以便更直观地理解。您现在可以自己破译这个决策树。也有条路。示例哪些特征或特征组合可以让您对著名的泰坦尼克号乘客的生还情况进行分类这里的目标是找出泰坦尼克号乘客的哪些特征对于他们在这场悲惨事故中的生存至关重要。我还不打算向你透露结果嗯这里是这是我们将在下面的视频中看到的完整树。在下面的视频中我解释了如何使用执行相同的示例。



模型的动态如左下图中所示为了传递这种动态我们需要两个参数和k将其带到西班牙。是最终的人口数。k为中国模型与新国家模型计算的差异天数。能够放在同一个起点。我们怎样才能得到和k呢决策树是一个超级图形化的强大工具可以帮助您从数据中绘制模式。例如在健 波兰移动的电话数字 康领域假设您想了解患者的哪些特定条件使他们成为风险患者。这些特征的结合是多么美好啊。您还将以“树的形式看到它它允许您以图形方式查看这些组合。在体育领域运动员的哪些特征使他容易受伤或不易受伤。现在我将在文章中告诉您更多信息。它是一个非常易于使用且非常有用的工具。什么是决策树它的用途是什么（开始前的经典问题）为了理解它我将向您提供三个带有决策树结果的示例这样您将很快了解它的用处及其含义。






第一个例子示例哪些特征或它们的组合可以让您对花的种类进行分类这里的目标是看看您是否可以找到可以对花种进行分类的特征组合。在这种情况下您有花瓣和萼片的宽度和长度变量。您观察到了三个物种的数据云芝、维吉尼亚和山毛榉。“鸢尾花的典型例子呵呵花瓣宽度比花瓣长度更重要吗或者我应该更多地关注花的宽度而不是长度的变量……您可以在一个简单的树中看到所有这些以及更多内容结果就出来了这是本示例的决策树。所分析的三种花名为、和g。那么你可以解读三个决策路径方式花瓣长度<则最有可能是山毛榉方式二花瓣长度大于花瓣宽度小于则为杂色方式三如果花瓣长度大于花瓣宽度大于那就是g它看起来这太您可以获得有趣的结果。