决策树主要有两种类型:分类树和回归树。 分类树的决策变量是离散的 。这种树是通过二进制递归分区的方法构建的。将数据特征划分为不同的分支 ,然后在每个分支上进一步迭代划分最终形成决策树。 回归树的目标变量是连续值,例如房屋的价格,或病人在医院的住院时间等等。 几种经典的决策树算法 比较经典的决策树算法有CA...
(2)决策树法有直观的图形,便于决策者进行科学的分析、周密的思考。 (3)将决策树图形画出后,便于集体讨论和共同分析,有利于进行集体决策。 (4)决策树法对比较复杂问题进行决策,特别是对多级决策问题尤感方便,甚至在决策过程中,通过画决策树逐级思考可以走一步看一步,三思后行。 4.2. 缺点 1)在分析的过程中有...
决策树分析法又称概率分析决策方法,是指将构成决策方案的有关因素,以树状图形的方式表现出来,并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它是风险型决策最常用的方法之一,特别式勇敢于分析比较复杂的问题。她以损益值为依据,比较不同方案的期望损益值(简称期望值),决定方案的取舍,其最大特点是能够形象地显示出整个...
1.1 决策树的基本思想 其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别,我们可以思考一下一个决策问题:是否去相亲,一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。 image 大家都看得很明白了吧!LR模型是一股脑儿的把所有特征塞入学习,而决策树更像是编程语言中的if-else一样,去做条件判断,这就是根本性的区...
1)在分析的过程中有些参数没有包括在树中,显得不全面; 2)如果分级太多或出现的分枝太多,画起来就不方便。 5.实例分析 5.1.案例 1:某饭店“单级决策树”分析 某旅游胜地拟建一饭店,提出甲、乙两方案,甲为建高档饭店,投资 25000万元,乙为建中档饭店,投资 13000 万元,建成后饭店要求 15 年收回投资。根据预测...
一造《案例分析》决策树考点曾在2016年及2019年造价考试中出过题,而近几年来都没出现过,2023年出题的概率比较大,要求能够绘制决策树并计算与决策。 考点:决策树 决策树是以方框和圆圈为节点,并由直线连接而成的一种像树枝形状的结构,其中,...
基于决策树分析的结果，以下是一些可能的解决方案：1. 提升数字化技能 - 为团队提供数字化技能培训。- 招聘具备数字化思维的人才。2. 技术升级 - 投资于新技术，以支持数字化转型。- 更新现有系统，提高数据分析和处理能力。3. 文化变革 - 推广数字化思维，鼓励创新和实验。- 建立跨部门协作机制，促进信息共享和...
决策树模型本质是一颗由多个判断节点组成的树。在树的每个节点做参数判断,进而在树的最末枝(叶结点)能够对所关心变量的取值作出最佳判断。通常,一棵决策树包含一个根结点,若干内部节点和若干叶结点,叶结点对应决策分类结果。分支做判断,叶子下结论。
决策树是一种基本的分类回归方法,很很多相关的方法。这里我们只是以条脉络进行分析。主要分析ID3,C4.5,CART等一些常见的决策树算法。 一、小析决策树 决策树以实例为基础的归纳学习算法。着眼于从一组无次序、无规则的事例中,推理出以决策树为表示形式的分类规则。图1就是决策树的一般流程图: ...