Định nghĩa Decision Tree là gì?
Decision Tree là Cây quyết định. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Decision Tree - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Cây quyết định là một đại diện đồ họa các tình huống quyết định cụ thể được sử dụng khi phân nhánh phức tạp xảy ra trong một quá trình ra quyết cấu trúc. Cây quyết định là một mô hình tiên đoán dựa trên một loạt các bài kiểm tra nhánh Boolean mà sự kiện sử dụng cụ thể để thực hiện kết luận tổng quát hơn.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
Cây quyết định là một công cụ phổ biến và mạnh mẽ sử dụng cho các mục đích phân loại và dự đoán. Cây quyết định cung cấp một lựa chọn thuận tiện cho việc xem và quản lý bộ lớn các quy tắc kinh doanh, cho phép họ được dịch theo một cách mà cho phép con người để hiểu họ và áp dụng các quy tắc hạn chế trong một cơ sở dữ liệu để hồ sơ rơi vào một thể loại cụ thể chắc chắn sẽ được lấy ra .
What is the Decision Tree? - Definition
A decision tree is a graphical representation of specific decision situations that are used when complex branching occurs in a structured decision process. A decision tree is a predictive model based on a branching series of Boolean tests that use specific facts to make more generalized conclusions.
Understanding the Decision Tree
Decision trees are a popular and powerful tool used for classification and prediction purposes. Decision trees provide a convenient alternative for viewing and managing large sets of business rules, allowing them be translated in a way that allows humans to understand them and apply the rules constraints in a database so that records falling into a specific category are sure to be retrieved.
Thuật ngữ liên quan
- Decision Support System (DSS)
- Data Modeling
- Structured English
- Structured Programming
- Decision Tree Software
- Decision Table (DETAB)
- Branch Prediction
- Iris Flower Data Set
- Merkle Tree
- Random Forest
Source: Decision Tree là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm