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决策树分析 图形表示什么,什么是决策树分析

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什么是决策Tree分析Method？请问决策 tree方法是如何用于分析 data的？画这个决策branch as图形很像一棵树的分支 ， 分类树(决策 tree)是一种很常见的分类方法 。决策 tree方法的关键步骤如下:1 .画决策 tree，而画决策 tree的过程，也是对未来各种可能发生的事件进行仔细思考和预测的过程，并用树形图来表达这些情况，Draw 。

1、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 。决策决策树是决策-2/在已知各种情况发生概率的基础上，通过构造决策树来评估项目风险，判断其可行性的一种方法 。

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:修剪是决策树的停枝方式之一 。剪枝可以分为前剪枝和后剪枝 。

2、 决策内容、思路及方法【决策树分析 图形表示什么,什么是决策树分析】 (1) 决策内容所谓油气勘探决策 分析是以油气资源评价分析为基?。?紧密结合勘探对象、勘探方案和勘探成果 ， 进行风险分析和效益(经济效益和社会效益)分析，研究不同勘探可能产生的结果 ， 以选择最满意的勘探方案，为勘探工作的合理部署提供依据 。油气勘探决策可以根据决策不同的对象分为不同的层次，每个层次的思路和内容都不一样 。

3、 决策树特征重要性 决策将树特征的重要性应用于复杂的多阶段时决策 ， 阶段明显，层次清晰 ， 便于机构集体研究决策，可以仔细考虑各种因素，有利于做出正确决策 。决策决策树是决策-2/在已知各种情况发生概率的基础上，通过构造决策树来评估项目风险 ， 判断其可行性的一种方法 。

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 。分类树(决策 tree)是一种非常常见的分类方法 。

4、请问 决策树法是怎么用来 分析数据的? 决策 tree方法的关键步骤如下:1 .画决策 tree的过程，也就是对未来各种可能发生的事件进行仔细思考和预测，并用树形图来表示这些情况的过程 。第一，2 。用专家估算法或实验数据计算概率值，把概率写在概率分支的位置 。3.计算利润和损失的期望值，从树的顶部开始，从右到左进行 。用期望值法计算 。如果决策以利润为目标，比较分支，选择期望值最大的分支，修剪其他分支 。

2.对于决策 tree来说，数据准备往往很简单或者没有必要 。其他技术通常需要首先进行数据归纳，例如删除冗余或空白的属性 。3.它可以处理数据和常规属性 。其他技术通常需要单一的数据属性 。4.它可以在相对较短的时间内对大型数据源做出可行且有效的结果 。5.对缺失值不敏感 。能够处理无关的特征数据7 。效率高 。决策树只需要构建一次 ， 重复使用，每次预测的最大计算次数不超过决策树的深度 。

5、 决策树绘制时 决策点用什么表示 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 。正方形节点叫决策 node，从中引出几个分支，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 。每个概率分支代表一种自然状态 。指出目标状态的内容及其在每个枝上出现的概率 。在概率分支的最后一点，标出了这种方案在这种自然状态下取得的结果 。
6、什么是 决策树 分析法?.决策基于决策的方法决策决策树一般是自顶向下生成的 。每个决策或事件(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 。

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