决策树生成算法流程图
@彭怎1269：决策树算法(数据分类方法) - 搜狗百科
幸方15889139636…… 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...
@彭怎1269：决策树的绘制方法是什么?
幸方15889139636…… (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
@彭怎1269：如何用SPSS生成决策树并对新数据进行预测分析 -
幸方15889139636…… SPSS——回归——线性——选择分析变量——保存(save)——预测区间(predictionintervals)——选择上均数(Mean)和个体(individual)运行即可.结果在SPSS打开的
@彭怎1269：Drools7.0如何实现决策树 -
幸方15889139636…… 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.
@彭怎1269：决策树算法是哪个学科要学的内容啊 -
幸方15889139636…… 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...
@彭怎1269：决策树分类的原理 -
幸方15889139636…… 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树. 如果不考虑效率等,那么样本所有特征...
@彭怎1269：ID3算法的介绍 -
幸方15889139636…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@彭怎1269：如何将python生成的决策树画出来 -
幸方15889139636…… 示例# http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html>>> from IPython.display import Image >>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, ...
幸方15889139636…… 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...
@彭怎1269：决策树的绘制方法是什么?
幸方15889139636…… (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
@彭怎1269：如何用SPSS生成决策树并对新数据进行预测分析 -
幸方15889139636…… SPSS——回归——线性——选择分析变量——保存(save)——预测区间(predictionintervals)——选择上均数(Mean)和个体(individual)运行即可.结果在SPSS打开的
@彭怎1269：Drools7.0如何实现决策树 -
幸方15889139636…… 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.
@彭怎1269：决策树算法是哪个学科要学的内容啊 -
幸方15889139636…… 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...
@彭怎1269：决策树分类的原理 -
幸方15889139636…… 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树. 如果不考虑效率等,那么样本所有特征...
@彭怎1269：ID3算法的介绍 -
幸方15889139636…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@彭怎1269：如何将python生成的决策树画出来 -
幸方15889139636…… 示例# http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html>>> from IPython.display import Image >>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, ...
