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SAS决策树如何分析,sas em 决策树

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如何用决策 Tree 分析做产品决策？决策 tree方法分为几个步骤:1 .画一个决策树形图 。决策 分析有哪些方法？分类树(决策 tree)是一种非常常见的分类方法，如何使用决策树分类决策决策树就是通过构造决策树，得到净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性- 。

1、 决策树法分为那几个步骤【SAS决策树如何分析,sas em 决策树】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 。剪掉替代物上有“”的树枝 。扩展资料:决策树法的优点:1 。决策该树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 。

2、 决策 分析有哪些方法?不同的情况有不同的方法决策 。(1)决定论:每个方案都导致一个且只有一个结局 。方案数较少时可采用穷举法，方案数较多时可采用一般优化法 。②随机情境:又称风险情境，即一个方案可能导致几种结局中的一种，但所有结局都以一定概率发生 。通常，当可以使用某种估计概率的方法时 ， 可以使用randomness 决策，例如决策 tree方法 。③不确定性:一个方案可能导致几种结局中的一种，

这时候可以用不确定性决策，比如拉普拉斯判据、乐观判据、悲观判据、后悔判据等 。来选择方案 。(4)多目标情况:一个方案同时引起多个结果，这些结果属于不同的属性或追求不同的目标 。这时一般采用多目标决策的方法 。比如化多为少的方法，层次序列法 ， 直接求所有非劣解的方法 。⑤多人决策情况:同一方案中有多人决策且利益不同，对方案结果的评价也不同 。

3、 SAS统计 分析教程的目录第一部分定量结果的差异分析第一章sas软件及sas用法介绍1.1 SAS软件介绍1.2 SAS用法介绍1.3本章小结第二章单因素设计单变量定量数据的差异分析 2.1单组设计一元定量资料t检验和有符号秩和检验2.2配对设计一元定量资料t检验和有符号秩和检验2.3组设计一元定量资料t检验2.4组设计一元定量资料wilcoxon秩和检验2.5单因素k(k≥3)水平设计定量资料一元方差分析 2.6单因素k(k≥3)水平设计定量资料单变量协方差分析 2 简介3.2生存数据的统计描述3.3生存曲线的比较3.4本章概述第四章多因素设计单变量数量数据差异分析4.1随机区组设计单变量数量数据方差分析和friedman秩和检验4.2两因素无重复实验设计单变量数量数据方差分析 4.3平衡不完全随机区组设计一维数量数据方差

4、什么是 决策树?如何用 决策树分类 决策决策树是基于知道各种情况的发生概率 。就是决策求净现值的期望值大于等于零的概率，评估项目风险，判断其可行性 。因为决策的这个分支和树的分支非常相似，所以叫做决策 tree 。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 。

C4.5和C5.0生成树算法使用熵 。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 。他是一种监督学习 。所谓监督学习，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别 ， 这些类别都是事先确定的，那么通过学习就可以得到一个分类器，这个分类器可以对新的对象给出一个正确的分类 。

5、如何借助 决策树 分析做产品 决策?在当今社会经济活动中，竞争日益激烈，现代企业的管理方向面临着多种选择 。如何利用最少的资源，赢得最大的利润，将企业的经营风险降到最低，是企业经常面临的问题决策 。决策 Tree是决策-2/的一种方法，它是基于各种情况的已知概率 。是对概率/的直观运用 。
决策 tree很容易理解和实现 。人们在学习过程中不需要用户了解很多背景知识 ， 同时可以直接反映数据的特性，他们只要解释一下就能理解决策 tree所表达的意思 。为了满足市场的需求，一家公司打算扩大手机的生产，市场预测显示产品销售好的概率为0.7；销量不好的概率是0.3 。有三个方案:方案一是建大厂，需要投资600万 ， 可以用10年；行情好的话，每年能盈利200万；行情不好的话 ， 每年要亏40万 。

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