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决策树法分析实例生产相机

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如何用决策 Tree 分析做产品决策？如何使用决策Tree Progression决策-4决策Tree分析Tree显示重要的临床结果？决策 Tree 分析方法通常有六个步骤 。决策 树法分为几个步骤，1.画决策树形图，决策 Tree Method决策 Tree Method如下:决策Tree是一种从无序、不规则的样本数据集中推断决策Tree的表示的分类规则方法 。
1、 决策内容、思路及方法【决策树法分析实例生产相机】 (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础，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 。油气勘探决策根据决策对象可以分为不同的层次 ， 每个层次的思路和内容都不一样 。
2、 决策树 分析方法的基本步骤快速找到最佳方案基本步骤:从左到右画a 决策 tree，这是决策problem分析的一个过程 。从右到左计算每个方案的期望值 ， 并将结果写在对应的方案节点上方 。的期望值是沿着决策 tree的相反方向从右向左计算的 。比较各方案的期望值，砍掉期望值低的方案(即次优方案) ， 留下最后一个方案作为最佳方案 。特征选择:特征选择决定了使用哪些特征进行判断 。在训练数据集中，每个样本可能有很多属性 ， 不同的属性有不同的作用 。
特征选择的通用标准是信息增益 。决策树生成:选择特征后，从根节点触发，对每个节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据特征的不同值建立子节点；对每个子节点使用相同的方法来生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可供选择 。决策树木修剪:修剪的主要目的是通过主动去除部分树枝来抵抗“过拟合”，降低过拟合的风险 。
3、 决策树算法-原理篇About决策tree算法，我打算分两部分来讲，一是关于思想原理 ， 二是直接讲代码分析算法 。本文为原创文章 。通过阅读这篇文章，你可以了解到:1 。决策树的本质2 。决策树木的建造过程3 。决策树的优化方向决策树根据用途分为分类树和回归树 。本文只谈分类树 。决策 tree ， 顾名思义，就是用一个树形结构来模拟决策 。图形表示如下 。
矩形代表:分类结果 。面对一堆数据(包括特征和类别)，决策 tree根据这些特征(椭圆)对数据(矩形)进行分类 。比如我根据《神奇动物在哪里》的剧情给班克斯建了一个决策 tree模型，为100w下图:不过，是否贷款可以根据很多特征来决定 。(2)是否有其他有价值的抵押物；(3)月收入> 10k；(4)是否结婚；这四个特征，来决定是否给予贷款 。
4、 决策 树法分为那几个步骤

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