决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。简介 一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形...
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...
决策树分析的计算顺序是由右向左。 1.根据有关资料计算出各结果点的收益现值,并将其标在结果点后面。 2.根据各状态的收益现值和发生概率计算出各方案状态损益期望值,并将其标在状态结点上。 3.根据状态期望值与投资现值计算方案净现值的期望值,并将其标在方案枝上侧。
数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。一个决策树包含三种类型的节点：决策节点：通常用矩形框来表示 机会节点：通常用圆圈来表示 终结点：通常用三角形来表示 决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法...
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...
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...