决策树构建算法步骤
@储之2668：如何画决策树 -
却瑶13492417626…… 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...
@储之2668：决策树的绘制方法是什么?
却瑶13492417626…… (1)先画出一个方框□作出发点,称为决策点. (2)从决策点引出若干直线,每条直线表示一个可供选择的方案,在每条直线上标出该方案的名称,这条直线和直线上的名称叫方案枝. (3)在方案枝末端画上一个圆圈〇,称为自然状态结点或机会结点. (4)从状态结点再引出若干直线,表示可能发生的各种自然状态,并标明出现的概率,称为状态分枝或概率分枝. (5)在概率分枝的末端,写上各方案在每种自然状态下的收益值或损益值. 依上述步骤画出的图形称为决策树,画决策树的过程也同时进行了决策计算过程,决策树图形
@储之2668：Drools7.0如何实现决策树 -
却瑶13492417626…… 如何用R语言实现决策树C5.0模型在决策树生成模型后,将预测数据作为输入,并与生成的模型连接进行求解即可.
@储之2668：如何实现并应用决策树算法 -
却瑶13492417626…… .ID3算法(Iterative Dichotomiser 迭代二分器),也是本文要实现的算法,
@储之2668：决策树算法是哪个学科要学的内容啊 -
却瑶13492417626…… 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.决策树方法最早产...
@储之2668：基于统计和机器学习的算法有哪些 -
却瑶13492417626…… 很多,主要说下监督学习这块的算法哈.欢迎讨论. 1. svm,支撑向量机,通过找到样本空间中的一个超平面,实现样本的分类,也可以作回归,主要用在文本分类,图像识别等领域,详见:; 2. lr,逻辑回归,本质也是线性回归,通过拟合拟...
@储之2668：如何进行空间数据挖掘 -
却瑶13492417626…… 1. 基于概率论的方法.这是一种通过计算不确定性属性的概率来挖掘空间知识的方法,所发现的知识通常被表示成给定条件下某一假设为真的条件概率.在用误差矩阵描述遥感分类结果的不确定性时,可以用这种条件概率作为背景知识来表示不...
却瑶13492417626…… 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...
@储之2668：决策树的绘制方法是什么?
却瑶13492417626…… (1)先画出一个方框□作出发点,称为决策点. (2)从决策点引出若干直线,每条直线表示一个可供选择的方案,在每条直线上标出该方案的名称,这条直线和直线上的名称叫方案枝. (3)在方案枝末端画上一个圆圈〇,称为自然状态结点或机会结点. (4)从状态结点再引出若干直线,表示可能发生的各种自然状态,并标明出现的概率,称为状态分枝或概率分枝. (5)在概率分枝的末端,写上各方案在每种自然状态下的收益值或损益值. 依上述步骤画出的图形称为决策树,画决策树的过程也同时进行了决策计算过程,决策树图形
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@储之2668：如何实现并应用决策树算法 -
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@储之2668：决策树算法是哪个学科要学的内容啊 -
却瑶13492417626…… 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.决策树方法最早产...
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却瑶13492417626…… 1. 基于概率论的方法.这是一种通过计算不确定性属性的概率来挖掘空间知识的方法,所发现的知识通常被表示成给定条件下某一假设为真的条件概率.在用误差矩阵描述遥感分类结果的不确定性时,可以用这种条件概率作为背景知识来表示不...
