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一、行为决策树的概念行为决策树是一种用于游戏AI的决策模型，它将游戏AI的行为分解为一系列的决策节点，并通过节点之间的连接关系来描述游戏AI的行为逻辑。在行为决策树中，每个节点都代表一个行为或决策，例如移动、攻击、逃跑等，而节点之间的连接关系则代表了不同行为之间的优先级和逻辑关系。对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发的技术大佬，欢迎你来交流学习。二、行为决策树的实现在Unity中，我们可以使用BehaviorDesigner插件来实现行为决策树。BehaviorDesigner是Unity中一款强大的行为树编辑器，它提供了丰富的节点和条

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文章目录前言：决策树的定义熵和信息熵的相关概念信息熵的简单理解经典的决策树算法ID3算法划分选择或划分标准——信息增益ID3算法的优缺点C4.5算法信息增益率划分选择或划分标准——Gini系数（CART算法）Gini系数计算举例CART算法的优缺点其他比较连续值的处理ID3和C4.5的结果比较C4.5的剪枝Python实现案例决策树的可视化前言：你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数

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——分而治之，逐个击破               把特征空间划分区域               每个区域拟合简单模型               分级分类决策1、核心思想和原理举例：特征选择、节点分类、阈值确定2、信息嫡               熵本身代表不确定性，是不确定性的一种度量。       熵越大，不确定性越高，信息量越高。              为什么用log？——两种解释，可能性的增长呈指数型；log可以将乘法变为加减法。               联合熵的物理意义：观察一个多变量系统获得的信息量。       条件熵的物理意义：知道其中一个变量的信息后，另一个变量

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