決策樹模型的優缺點
1樓：一蓮愛教育
優點：決策過程更接近人的思維， 因此模型更容易解釋；能夠更清楚地使用圖形化描述模型；速度快；可以處理連續性和襪核友離氏橋散型資料；不需要任何領域知識和引數假設；適合高維資料。
缺點：一般來說， 決策學習方法。
的準確率不如其他模型。
應用決策樹決策方法必須具備以下條件：
1）具有決策者期望達到的明確目標。
2）存在決策者可以選擇的兩個以上的可行的備選方案。
3）存在決策者無法控制的兩個以上不確定因素。
4）不同方案在不同因素下的收益或損失可以計算出來。
5）決策者可以估計不確定因素髮生的概率。
什麼是決策樹？如何用決策樹分類
2樓：網友
決策樹(decision tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率，評價專案風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種**法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是乙個**模型，他代表的是物件屬性與物件值之間的一種對映關係。
entropy = 系統的凌亂程度，使用演算法id3, 和生成樹演算法使用熵。這一度量是基於資訊學理論中熵的概念。
決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示乙個屬性上的測試，每個分支代表乙個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。
分類樹(決策樹)是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和乙個類別，這些類別是事先確定的，那麼通過學習得到乙個分類器，這個分類器能夠對新出現的物件給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。
請看圖示。
什麼是最早用於決策樹模型的特徵指標
3樓：
摘要。您好，關於您的問題，我為您做以下：chaid（卡方自互動偵測決策樹）—chi-squared automatic interaction detector
crt（分類迴歸樹）—classification regression tree；
以資訊熵的下降速度作為確定最佳分支變數和分割閥值的依據。面對資料遺漏和輸入欄位很多的問題時非常穩健。
什麼是最早用於決策樹模型的特徵指標。
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您好，關於您的問題，我為您做以下：chaid（卡方自互動偵測決策樹）—chi-squared automatic interaction detectorcrt（分類迴歸樹）—classification regression tree；以資訊熵的下降速度作為確定最佳分支稿前變數和分割閥值的依據。面對資料遺漏和輸入欄位很多的問題鍵前清時非常穩悔友健。
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決策樹模型在專案管理中的應用
4樓：世紀網路
本章節主要講述的是決策模型，通過決策模型在不確定的情畝叢況下做一些決策分析，來幫助我們進行更好的決定。在決策模型中最重要的就是決策樹了，課程用決策樹舉了好幾個例子：如購票，3時的票只要200元，4時的票要400元，通過及時趕上3點的火車機率是40%。
如果趕不上就等於多買了3時的票，也就是多支付200元巧耐碧。通過決策樹，對不確定的情況下，分別計劃從而得出結論。
其它的例子還有投資，申請獎學金等。不過有意思的是，可以通過決策樹推測出對這個幾率的看法，舉例是回家看父母，通過決策樹的一輪推算，精確地知道到底有多想看望父母。
決策樹模型的應用非常廣泛，在pmp（專案管理）中就會經常用到，是作為專案風險管理的一種孝舉工具與技術。
在pmp中稱為預**幣價值（emv）分析，是當某些情況在未來可能發生或不發生時，計算結果的一種統計方法（不確定性下的分析）。可見決策樹是基於不確性因素時中使用，如果一旦因素被確定下來，那麼就是後面一節所講的資訊價值了。
再聊個實際的決策樹案例。
條件：某專案招標，分為a和b兩個標段，只能投其中乙個。
根據之前的經驗，對這個專案有2種投標策略：
1）投高標，中標機率是30%；
2）投投標，中標機率是50%；
所以共有5種策略， a高標，a低標，b高標，b低標，不投；
據專案管理的資料統計，每種策略的利潤和概率參見下表：
投標a不中，損失50萬元，投標b不中，損失100萬元。
那麼投那個的收益更高呢？
決策樹模型分析如下：
決策樹分類方法的特點？
5樓：開心還時髦的小純真
決策樹是？種樹形結構，其中每個內部節點表？個屬性上的測試，每個分？
代表？個測試輸出，每個葉節點代表？種類別。
決策塵腔樹(decision tree）是在已知各種返源情況發？概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值？於等於。
易康採用的物件導向分類，跟決策樹不一樣的。最大似然法屬於非監督分類，概念完全不同。
決策樹是？種樹形結構，其中每個內部節點表？個屬性上的測試，每個分？
代表？個測試輸出，每個葉節點代表？種類別。
決策樹(decision tree）是在已知各種情況發？概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值？於等於。
易康採用的物件導向分類，跟決策樹不一樣的。最大派世衫似然法屬於非監督分類，概念完全不同。
參考文件。參考文件。
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python怎麼做決策樹模型案例
original values 1,abc 2.7 format string i3sf uses 12 bytes packed value 0100000061626300cdcc2c40 unpacked type value 1,abc 2.700000047683716 如何將python...
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