【发布时间】：2016-10-13 09:10:18
【问题描述】：
我只是想问/澄清一下决策树是否本质上是二叉树，其中每个节点都是一个布尔值，并且它会继续向下直到达到所需的结果？
【问题讨论】：
【发布时间】：2016-10-13 09:10:18
【问题描述】：
不一定。一些节点可能共享子节点，而二叉树中并非如此。但是，决策树的本质就是您提到的。
这是一棵树，根据结果的概率，您在图表中向下移动，直到达到结果。
有关更多信息，请参阅决策树上的 Wikipedia's page。
【讨论】：
正如 Ares 所提到的，尽管我见过的大多数实现都是二叉树，但并非所有决策树都是二叉树（它们可以是“n-ary”）。
例如，如果您有一个可以取三个值的颜色变量（即分类）：red、blue 或 green；您可能希望直接在一个节点处分成三份，而不是分成两份，然后再分成两份（或更多）。
二进制和“n-ary”之间的选择通常取决于您的数据。我怀疑大多数人无论如何都会使用二叉树，因为它相对更容易实现且更灵活。
然后正如你所说，树会一直发展到达到预期的结果。决策树存在过拟合等主要缺点，并且存在许多不同的方法来解决这个问题（修剪、提升等），但这超出了问题/答案的范围。
我建议看看这个很好地解释了决策树的可视化：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
很乐意提供有关决策树的更多详细信息
【讨论】：