今天给各位分享自动驾驶决策树模型制作的知识，其中也会对自动驾驶中的决策规划算法概述进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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简述决策树模型有哪些重要特征
易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
决策树节点后的概率之和是指每个分支后样本属于该分支的概率之和。这是决策树算法的一个重要特性，因为它可以帮助我们理解每个决策节点后的样本分布情况。
可解释性强：决策树提供了清晰的决策路径和规则，使得人们可以理解模型是如何做出决策的。这使得决策树在需要解释模型结果或者进行决策解释时非常有用。
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，其模型呈树状结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。本质上，决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由节点和有向边组成。节点有两种类型：内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性．叶节点表示一个类。
Python数据分析(4)决策树模型
使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点又分为内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
选择不纯度最低的节点（就是最纯的，最容易直接分类的特征）进行分枝，决策树在分枝时，其实使用的是信息增益。
白话梳理树模型——从决策树到lightGBM
1、树模型作为一种简单易理解的方式，其训练过程即是通过简单if/else来将所有的样本划分到其对应的叶子中。ID3决策树使用信息增益来作为特征选择标准，每次选择信息增益最大的特征。
2、LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架。
3、原因是决策树本来就是弱模型，分割点是不是精确并不是太重要；较粗的分割点也有正则化的效果，可以有效地防止过拟合；即使单棵树的训练误差比精确分割的算法稍大，但在梯度提升（Gradient Boosting）的框架下没有太大的影响。
4、在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3，C5和C0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
5、决策树思维模型：由一个决策图和可能的结果（包括***成本和风险）组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。
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