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决策树方法进行分析,spsspro决策树分析

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使用决策tree分析method的具体步骤是什么？问:简述使用决策tree分析method 。决策 分析有哪些方法？3.决策 Tree 分析的方法既可用于定性计算，也可用于定量计算，决策树方法的基本思想是什么？处理数据，通过归纳算法生成可读的规则和决策 tree，然后用决策处理新的数据 。

1、什么是 决策树 分析?其计算公式是如何表示的决策tree分析method是图论中用树对决策中的不同方案进行概率比较，从而得出最优方案的有风险的决策 method 。图论中的树是一种连通的无环有向图 。向内度为0的点称为根，向外度为0的点称为叶，叶外的点称为内点 。决策 Tree由根(决策 node)、其他内点(方案节点和状态节点)、叶(端点)、分支(方案分支和概率分支)、概率值和损益值组成 。

2、 决策树方法的基本思想是什么处理数据，通过归纳算法生成可读规则和决策 tree，然后用决策处理新数据分析 。即通过一系列规则对数据进行分类的过程 。顺便问一下，是用来阅读还是打字？o(∩_∩)o考试 。决策 tree算法是一种逼近离散函数值的方法 。这是一种典型的分类方法 。首先对数据进行处理 ， 用归纳算法生成可读规则和决策 tree，然后用决策处理新数据 。

决策 tree方法最早产生于20世纪60年代到70年代末 。ID3算法是由JRossQuinlan提出的，旨在降低树的深度 。但是对叶片数量的研究却被忽视了 。算法C4.5是在ID3算法的基础上改进的，在预测变量缺失值的处理、剪枝技巧、求导规则等方面都有很大的改进，既适用于分类问题，也适用于回归问题 。

3、 决策树法分为那几个步骤1，绘制决策树形图 。从左到右依次画决策 tree 。这个过程本身就是一个决策问题的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.(3)比较各方案的期望值，进行剪枝优化 。在备选方案中，用“”砍掉树枝 。扩展资料:决策树法的优点:1 。决策 tree列出了决策问题的所有可行方案和可能的自然状态，以及各种可行方法在不同状态下的期望值 。
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