决策 Tree 模型在项目管理中的应用本章主要是讲决策 模型，通过决策-1/ 。决策树学习通常分为三步:决策树学习的思想主要来源于定义决策树:分类决策树模型是对例子分类的描述，R 语言 决策如何绘制树rpart 决策 Tree如果使用rpart()构造的决策 Tree ， 可以用plot绘制决策 tree 。
1、第二章成本效用 分析及药物经济学评价步骤||(四4191 。什么是成本效用分析？答:通过比较各方案的总成本和效用来评价和选择不同方案的方法 。2.成本效益评价的两个指标是什么？答案:投入，成本(货币表现)产出，效用(质量调整寿命年，残疾调整寿命年 ， 非货币表现，反映生活质量，采用最终产出指数)3 。成本效用分析 method的两种评价方法是什么？答:质量调整寿命法和残疾调整寿命年法 。4.什么是质量调整生命年方法？
5.品质生活调整年的评价思路是什么？答:效用相同成本低的方案成本不同，效用好的方案成本和效用不同，成本效用值低的方案更好 。6.药物经济学评价的步骤有哪些？答:明确研究目的，确定研究角度，确定各种备选方案 ， 选择合适的评价方案，衡量产出的成本和贴现敏感性分析假设条件 。我很乐意写报告 。今天终于把药物经济学从头到尾看了一遍，大概5800字 。
2、 决策树(decisionTree 决策 tree是一种基本的分类回归方法 。本文仅讨论用于分类方法的决策 tree 。决策树学习通常分为三步:决策树学习的思想主要来源于定义决策树:分类决策树模型是对例子分类的描述 。决策 tree由node和directededge组成 。节点分为internalnode和leafnode 。
Shape:其中圆圈代表内部节点，方框代表叶节点 。Ifthen规则，简单来说就是:比如一个苹果，外观是红色的是红苹果，外观是绿色的是青苹果 。可以表述为:ifthen规则集有一个重要的性质:也就是说，每个实例都被一个路径或规则覆盖，且只被一个路径或规则覆盖 。这里所谓的覆盖是指实例的特征与路径上的特征一致，或者实例满足规则的条件 。
3、R 语言中的tree和rpart有什么区别【r语言决策树模型分析,线性模型和决策树算法比较与分析】rpart包的处理方法:首先对所有自变量和所有分割点进行评估 ， 最佳选择是使分割组中的数据更加“纯净” 。这里的“一致性”是指组内数据的因变量的值变化很小 。rpart包对这种“一致性”的默认度量是基尼值 。确定停止划分的参数有很多(见rpart.control)，确定这些参数是非常重要和微妙的，因为划分越细模型越复杂，越容易过拟合，而粗划分会导致欠拟合 。
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