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请简述决策树分析的步骤

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决策 tree的步骤是什么？决策 Tree 分析方法通常有六个步骤 。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝 ， 简述 决策 tree的原理和方法 ， 常用的决策-2/技术有:决策-2/在确定的情况下 ， 决策-在有风险的情况下 ， 【嵌入正文】1 决策树模型与学习决策用树解决分类问题的一般方法1.1 决策树模型定义:分类决策树模型是描述实例分类的树结构 。

1、如何用 决策树法评价选择最优方案步骤:(1)画一个决策树形图 。从左到右依次画决策 tree 。这个过程本身就是决策问题的re-分析过程 。(2)从右到左计算每个方案的期望值，并将结果写在相应的方案节点上方 。期望值是沿着决策 tree的反方向从右向左计算的 。(3)比较各方案的期望值，进行剪枝优化 。标出作为备选方案被丢弃的分支 。

2、关于管理学中 决策树的问题怎么做?1和决策决策树一般是自顶向下生成的 。每一个决策或事件(即自然状态)都可能导致两个或两个以上的事件，导致不同的结果 。把这个决策分支画成图，很像树的分支，所以叫决策 tree 。决策 Tree就是把决策 process各个阶段之间的结构绘制成箭头图，可以用下图表示 。2.选择分段的方法有几种，但目的都是一样的:尽量对目标类进行最优分段 。

决策一棵树可以是二分的，也可以是多分支的 。每个节点的度量:通过该节点的记录数；如果是叶节点，分类的路径；正确分类叶节点的比例；有些规则可能比其他规则更好 。3.决策 tree的组成有四个元素:(1)决策node；(2)方案分支；(3)状态节点；(4)概率分支 。如图:扩展数据:决策树一般由方形节点、圆形节点、方案分支、概率分支等组成 。正方形节点称为决策 node，从节点引出若干分支，每个分支代表一个方案，称为方案分支；圆形节点称为状态节点，从状态节点引出若干分支来表示不同的自然状态，称为概率分支 。
【请简述决策树分析的步骤】
3、 决策树法(一名称:王赢第一中学 。:学院:严光学院转自【嵌牛入门】决策 tree是基本的分类回归方法 。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝 。决策 tree学习的思想主要来源于1986年Quinlan提出的ID3算法，1993年提出的C4.5算法，1984年Breiman等人提出的CART算法 。

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