決策樹(shù)法期望值算法是一種基于決策樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于預(yù)測(cè)變量的值。它能夠從大量的觀察數(shù)據(jù)中抽取可靠的模式，從而能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)值。

決策樹(shù)法期望值算法的工作原理是，根據(jù)給定的觀測(cè)數(shù)據(jù)集和目標(biāo)變量，構(gòu)建一棵決策樹(shù)，有助于根據(jù)每個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)的特征（或準(zhǔn)確地講，每個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)的變量），建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，從而預(yù)測(cè)觀測(cè)結(jié)果的值。

首先，訓(xùn)練集中的每個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)都會(huì)經(jīng)過(guò)屬性選擇，以尋找對(duì)應(yīng)概念最為恰當(dāng)?shù)淖兞繉傩?，然后以這些變量屬性作為決策樹(shù)中每層決策的輸入?yún)?shù)；而根據(jù)訓(xùn)練集中觀測(cè)結(jié)果的一致性，利用決策樹(shù)算法，得出決策樹(shù)的信息增益曲線和每層的條件節(jié)點(diǎn)，從而構(gòu)建出一棵決策樹(shù)模型；最后，當(dāng)決策樹(shù)模型構(gòu)建完成后，對(duì)于未知的觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用決策樹(shù)算法，按照條件節(jié)點(diǎn)的定義，不斷地往下搜索，直到最終節(jié)點(diǎn)，從而得出觀測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)果值。

決策樹(shù)法期望值算法能夠有效地進(jìn)行變量預(yù)測(cè)，它能夠從已有數(shù)據(jù)中抽取模式，通過(guò)訓(xùn)練集和目標(biāo)變量，快速構(gòu)建出能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未知變量的模型，從而降低錯(cuò)誤率，提高精度。

拓展知識(shí)：

決策樹(shù)法期望值算法還可以通過(guò)調(diào)參來(lái)調(diào)節(jié)精度。一般來(lái)說(shuō)，調(diào)參是一種調(diào)整參數(shù)的方法，可以改變模型參數(shù)值，從而使模型更精確。例如，在決策樹(shù)法期望值算法中，可以調(diào)整決策樹(shù)的最大深度參數(shù)，以使構(gòu)建的決策樹(shù)更加復(fù)雜，更加準(zhǔn)確；也可以調(diào)整決策樹(shù)的信息熵參數(shù)，以使構(gòu)建的決策樹(shù)更加簡(jiǎn)單，更加符合目標(biāo)變量的定義。