Decision tree are commonly used for

Decision tree are commonly used for gaining information for
the purpose of decision -making. Decision tree starts with a root
node on which it is for users to take actions. From this node,
users split each node recursively according to decision tree
learning algorithm. The final result is a decision tree in which
each branch represents a possible scenario of decision and its
outcome.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้นไม้การตัดสินใจโดยทั่วไปใช้สำหรับการได้รับข้อมูลวัตถุประสงค์ของการตัดสินใจ - การทำงาน ต้นไม้การตัดสินใจเริ่มต้น ด้วยรากโหนดซึ่งเป็นผู้ดำเนินการ จากนี้โหนแยกแต่ละ recursively โหนตามต้นไม้การตัดสินใจของผู้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ ต้นไม้ตัดสินใจซึ่งเป็นผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายแต่ละสาขาแสดงถึงสถานการณ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจและผลที่ได้ของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นที่นิยมใช้สำหรับการดึงดูดข้อมูลสำหรับ
วัตถุประสงค์ของการ -making ตัดสินใจ ต้นไม้ตัดสินใจเริ่มต้นด้วยราก
โหนดที่จะเป็นสำหรับผู้ใช้ในการดำเนินการ จากโหนดนี้
ผู้ใช้แยกแต่ละโหนดซ้ำตามต้นไม้ตัดสินใจ
ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ ผลสุดท้ายคือต้นไม้ตัดสินใจซึ่งใน
แต่ละสาขาหมายถึงสถานการณ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจของตนและ
ผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้นไม้ การตัดสินใจมักใช้เพื่อสร้างข้อมูลสำหรับ
วัตถุประสงค์ของการตัดสินใจ - . ต้นไม้ การตัดสินใจเริ่มต้นด้วยโหนดราก
ซึ่งเป็นผู้ใช้ให้กระทำได้ จากโหนดนี้
ผู้ใช้แยกแต่ละโหนด recursively ตามการตัดสินใจต้นไม้
การเรียนรู้ขั้นตอนวิธี ผลสุดท้ายคือโครงสร้างการตัดสินใจในแต่ละสาขา ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่เป็นไปได้

ของการตัดสินใจและผลลัพธ์