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如何画决策树

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-16

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  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;

  假设有一项工程,施工管理人员需要决定下月是否开工。如果开工后天气好,则可为国家创收4万元,若开工后天气坏,将给国家造成损失1万元,不开工则损失1000元。根据过去的统计资料,下月天气好的概率是0.3,天气坏的概率是0.7。请做出决策。现采用决策树方法进行决策

  知道合伙人数码行家采纳数:63098获赞数:169966本人担任公司网络部总经理多年,有充足的网络经验、互联网相关知识和资讯。向TA提问展开全部机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。

  决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

  决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示:

  相关的变量 Y 表示我们尝试去理解,分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。

  知道合伙人历史行家采纳数:4356获赞数:61195毕业于南京工业学院,读过很多历史相关书籍。向TA提问展开全部决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

  决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。

  分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管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,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

  机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。

  决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

  决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示:

  相关的变量 Y 表示我们尝试去理解,分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。

  决策树算法的优点如下: (1)分类精度高; (2)成的模式简单; (3)对噪声数据有很好的健壮性。 因而是目前应用最为广泛的归纳推理算法之一,在数据挖掘中受到研究者的广泛关注。

  决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类问题,又适合于回归问题。

  决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子,构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断,如形式为a=aj的逻辑判断,其中a是属性,aj是该属性的所有取值:树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树(ID3)的内部结点是属性,边是该属性的所有取值,有几个属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。 由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因,都会造成产生的决策树过大。因此,简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树,主要应解决以下3个最优化问题:①生成最少数目的叶子节点;②生成的每个叶子节点的深度最小;③生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。

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