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決策樹分析是一種數(shù)據挖掘技術，它通過分析數(shù)據，建立用于做出決策的模型。在決策樹分析過程中，分析師從一系列要考慮的問題出發(fā)，將它們分解成一系列有限的節(jié)點，每個節(jié)點可給出一個結論，以深入挖掘實時數(shù)據，并回答基本問題。通用的決策樹可以通過熵或者信息增益來衡量屬性和類別之間的關系，以及屬性與其它屬性之間的關系，從而找出最匹配的候選節(jié)點。 拓展知識：決策樹可以利用集成學習方法，將多棵決策樹分別繪制，然后合并，以產生更好的分類結果。這種方法叫做集成決策樹，有助于發(fā)現(xiàn)潛在模式，在識別數(shù)據中的行為時變得更加有效。