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决策树在概率分析,spss决策树预测概率

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决策决策树基于概率 ， 已知在各种情况下都会出现 。通过构造决策 tree，使净现值的期望值大于或等于概率，从而评价项目风险，判断其可行性，决策树模型在项目管理中的应用这一章主要讲的是决策 model ， 通过决策 model可以帮助我们在不确定的条件下做一些事情 。

1、 决策树(DecisionTree 决策 tree是一种非参数的监督机器学习方法，可用于解决回归问题和分类问题 。通过对已有数据的学习 ， 计算出一系列推理规则来预测目标变量的值 ， 并以类似流程图的形式显示出来 。决策 tree模型可以可视化，可解释性强，算法容易理解 。基于决策 tree的各种集成算法在很多领域都有广泛的应用 。熵的概念起源于物理学 ， 用来度量一个热力学系统的无序程度 。

在信息世界中 ， 熵越高，可以传递的信息越多，熵越低，可以传递的信息越少 。具有概率低的事件比具有概率高的事件具有更大的不确定性，需要更多的信息来描述，因此它们的信息熵更高 。我们可以用概率来计算事件的信息，也称为“ShannonInformation” 。一个离散事件X的信息可以表示为:h(x)log(p(x))p()表示事件X的概率，log()是以二为底的对数函数 ， 即事件的信息是事件的概率的负对数 。
【决策树在概率分析,spss决策树预测概率】
2、购买 决策树是指消费者购买商品的先后顺序purchase决策tree表示消费者购买商品的顺序是错误的 。决策 tree是消费者购物时考虑的逻辑图决策 ， 即考虑商品的品牌、功能、价格的顺序 。决策决策树基于概率，已知在各种情况下都会出现 。通过构造决策 tree，使净现值的期望值大于或等于概率 ， 从而评价项目风险，判断其可行性 。

在机器学习中 ， 决策 tree是一个预测模型 ， 表示对象属性和对象值之间的映射关系 。对于熵系统的无序度 ， 算法ID3、C4.5、C5.0生成树算法都使用熵 。这个测度是基于信息学理论中熵的概念 。决策 tree是一个树形结构，其中每个内部节点代表一个属性测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个类别 。决策树修剪:修剪是决策树停止分枝的方法之一 。剪枝可以分为前剪枝和后剪枝 。

3、 决策树的原理及算法

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