什么是决策树？决策树的画法是怎样的？

Question

如题所述

Answer 1

决策树的画法及计算方法如下：

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，则概率分枝末端画三角形，表示终点。

如果是多级决策，则要确定是哪几个阶段逐段展开其方案枝、状态节点、概率枝及结果节点。最后将决策点、状态点自左向右分别编号。

2、计算期望值

一般按反向的时间程序逐步计算，将各方案的几种可能结果的数值和它们各自的概率相乘，并汇总所得之和，其和就是该方案的期望值。

比较不同方案的期望值，在比较方案考虑的是收益值时，则取最大期望值；若考虑的是损失时，则取最小期望值。舍弃的方案可在方案枝上画“11”符号，称为剪枝。最后决策点只留下一根方案枝，即为最优方案枝。

决策树的优点：

决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。