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决策树分析应用,spsspro决策树分析

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为什么要用决策 tree？决策 tree 分析方法的基本步骤:从左到右画a 决策 tree，是a决策question分析的重复 。(1) 决策树险决策指决策在不确定的情况下，经常需要在工商企业进行风险决策 ， 决策树险 。
【决策树分析应用,spsspro决策树分析】
1、多元思维模型4: 决策树——面对不确定性,如何做 决策 。查理·芒格(Charlie Munger)在谈到基本的、普遍的智慧时，他提到的第一条规则是拥有多种思维模式 。如果只有几个模型，根据人类的认知偏差，人们会扭曲现实，直到它符合你的思维模型 。这被查理·芒格称为“锤人”，是一种灾难性的思维方式 。因此，我们希望梳理一下查理·芒格提到的一些重要的思维模式，帮助大家避免“锤人”思维 ， 掌握基本的、普遍的智慧 。决策 tree模型是我们梳理的多元思维模型的第四个模型 。

2、数据 分析师进阶系列十(Sklearn来源:菜菜哔哩哔哩视频文章内容:决策树的基本概念和实际应用 。不会展示公式原理 ， 重在实际应用 。偶然发现了聚安酱和菜菜的博客 。可以看一下:决策 Tree是一种非参数监督学习算法，也就是说参数的个数会随着训练样本的增加而增加 。具体可以看到:有4种树，3种输出形式，官方教程:(criteriongini，splitterbest，

min_samples_split2，min_samples_leaf1，min_weight_fraction_leaf0.0，max_featuresNone，random_stateNone，max_leaf_nodesNone，min _ infinity _ decrease 0.0 ， min _ infinity _ split none，

3、 决策树 分析方法的基本步骤快速找到最佳方案基本步骤:从左到右画出a 决策 tree，这是决策problem分析的一个过程 。从右到左计算每个方案的期望值，并将结果写在对应的方案节点上方 。的期望值是沿着决策 tree的相反方向从右向左计算的 。比较各方案的期望值，砍掉期望值低的方案(即次优方案)，留下最后一个方案作为最佳方案 。特征选择:特征选择决定了使用哪些特征进行判断 。在训练数据集中，每个样本可能有很多属性 ， 不同的属性有不同的作用 。

特征选择的通用标准是信息增益 。决策 tree的生成:选择特征后，从根节点触发，对每个节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据特征的不同值建立子节点；对每个子节点使用相同的方法来生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可供选择 。决策树剪枝:剪枝的主要目的是为了抵抗“过拟合”，通过主动去除部分树枝来降低过拟合的风险 。

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