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决策树
简述
决策树
的原理和方法。
答:
【答案】:
决策树
是将可能结果和相互依赖的选择表示在多阶段或者有先后顺序的决策过程中的一种示意图。这种树状图由左向右构建,用方格表示决策节点,用圆圈表示不可控(机会)事件。每个分支的盈亏用货币数量表示在右边。决策树是将盈利乘以它们(指定给各个机会事件)的概率来逆向分析的(从右向左)。期望值...
决策树
有哪些分类?
答:
探索
决策树
的多样分类:决策树这一强大的数据挖掘工具,其分类方法丰富多样,每一种都针对特定问题和数据特性进行了优化。让我们一起深入剖析这三大主流决策树算法:ID3、C4.5和CART。首先,我们来到ID3的世界,它以信息增益作为核心原则。这种算法在构建过程中,倾向于选择拥有更多属性值的属性,这在一定程...
什么是
决策树
?画决策树有什么技巧吗?
答:
画
决策树
的步骤如下:A、先画一个方框作为出发点,又称决策节点;B、从出发点向右引出若干条直线,这些直线叫做方案枝;C、在每个方案枝的末端画一个圆圈,这个圆圈称为概率分叉点,或自然状态点;D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝,称为概率分枝;E、如果问题只需要一级决策,则概率分枝末端...
如何最简单、通俗地理解
决策树
算法?
答:
首先,想象你手中有一份关于是否富裕、是否英俊、是否才华出众的数据列表,以及每个特征对应的嫁与不嫁的决定。这是构建
决策树
的基本素材。通过这些条件,你可以开始构建一个决策模型,就像在现实生活中根据个人条件选择伴侣一样。构建模型的关键在于选择合适的判断条件。比如,你可能会疑惑:为什么通常选择从...
决策树
是什么
视频时间 03:10
决策树
分类方法的特点?
答:
决策树
是一种预测模型,为让其有着良好的预测能力,因此通常需要将数据分为两组,分别是训练数据和测试数据。训练数据用于建立模型使用,即建立特征组合与标签之间的对应关系,得到这样的对应关系后(模型后),然后使用测试数据用来验证当前模型的优劣。通常情况下,训练数据和测试数据的比例通常为9:1,8:2...
什么是
决策树
?决策树的画法是怎样的?
答:
1、画
决策树
决策数的画法是从左至右分阶段展开的。画图时先分析决策点的起点,备选方案,各方案所面临的自然状态机器概率,以及个方案在不同自然状态下的损益值。然后先画一个方框作为出发点,从出发点向右引出若干条直线,在每个方案枝的末端画一个圆圈,从自然状态点引出代表各自然状态的分枝,则...
复杂
决策
问题的分析建议采用什么方法
答:
复杂决策问题的分析建议采用
决策树
法。定义:决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。分类与回归:同样由特征选择、树的生成及剪枝组成,...
决策树
怎么画
答:
1、下载一个“
决策树
”的绘制软件,比如亿图图示,更新到最新版本,在电脑联网的情况下启动软件,登录账号后新建一个“决策树”。依次点击“管理-咨询”-“项目管理”-“决策树”,然后选择一个模板,点击使用。2、打开画布左侧的符号库,可以看到很多专业的决策树符号,然后对想用的符号进行拖拽和使用,...
关于管理学中
决策树
的问题怎么做?
答:
1、
决策树
(decisiontree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图,我们可以用下图来表示。2、选择分割的方法有好几种,...
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