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| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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|---|---|
| 决策树 | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | 决策树 |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | DT_C45 |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
决策树算法是一种基于树结构的有监督机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它基于一系列的决策规则来学习和预测数据的目标变量。 决策树通过对特征进行逐步分割来构建树结构，每个内部节点表示一个特征，每个叶节点表示一个预测类别或数值。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 导入测试集 |
| 下一节点 | 决策树 |
属性“Nodeicon”（作为页面类型）与输入值“File:”包含无效字符或不完整，并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
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