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决策树图如何分析,spss决策树分析结果解读

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什么是决策 Tree 分析？因为决策的这个分支和树的分支非常相似，所以叫做决策 tree 。决策 Tree:是决策情境的图解 ， 使用决策树学习决策Risk-2决策树学习是机器学习方法之一，如何使用决策树分类决策决策树就是通过构造决策树，得到净现值的期望值大于等于零的概率 ， 评价项目风险，判断其可行性- 。

1、简述风险 决策的过程 Risk 决策表示存在一些不可控的因素，存在几种不同结果的可能性，你要承担一定的风险决策 。风险决策是指在各种不确定因素的作用下，选择两个以上的行动方案 。由于不确定因素的存在 ， 行动计划实施结果的损益值无法事先确定 。在学术上 ， “各种不确定因素”常被称为“自然状态”风险决策 ， 可分为两类:如果一个自然状态的统计特征(主要是概率分布)已知，则称为概率型决策；如果自然状态的统计特征未知，则称为无定形决策 。

相对而言，不成熟的高科技行业面临风险决策更多 。但现实是，这个术语适用于所有与风险投资无关的普通人的经济生活:生活成本风险、购房风险、股市风险等等 。风险类型相关概述决策风险类型决策是指每个备选方案都会遇到几种不同的可能情况，每种情况的概率是已知的 ， 即发生的概率 。因此，在基于不同概率的多个/方案中 ， 无论选择哪一个方案，

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 。

【决策树图如何分析,spss决策树分析结果解读】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 。

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