1986年羅斯昆蘭提出了什麼概念

1986年，羅斯昆蘭提出了"決策樹″概念，這是機器學習另一個主流的閃光點。

決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關係。Entropy = 系統的凌亂程度，使用算法ID3， C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。

決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。