如何评价决策树的好坏
@富枝2463：在管理中所有的决策树的优点有哪些?
荣皇13020575020…… 决策树的优缺点: 优点: 1) 可以生成可以理解的规则. 2) 计算量相对来说不是很大. 3) 可以处理连续和种类字段. 4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要 缺点: 1) 对连续性的字段比较难预测. 2) 对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作. 3) 当类别太多时,错误可能就会增加的比较快. 4) 一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类.
@富枝2463：构建好的决策树的特点是什么?
荣皇13020575020…… 构建好的决策树呈树形结构,可以认为是if-then规则的集合,主要优点是模型具有可读性,分类速度快
@富枝2463：决策树程序是怎样的?
荣皇13020575020…… 决策树程序:绘制树形图,计算期望值,剪枝决策.优点:明确优劣、一目了然、概率、预期收益、适合于多级决策分析构成要素:决策点、方案枝、状态节点、概率枝.
@富枝2463：决策树分类的原理 -
荣皇13020575020…… 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...
@富枝2463：如何运用决策树进行决策分析
荣皇13020575020…… 决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局,明确思路,比较各种备选方案预期结果进行决策的方法. 决策树分析法通常有6个步骤. 第一步:明确决策问题,确定...
@富枝2463：如何画决策树 -
荣皇13020575020…… 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...
@富枝2463：提升树回归算法怎么用来评价多变量的重要度 -
荣皇13020575020…… CART的全称是分类和回归树,既可以做分类算法,也可以做回归.决策树的优缺点:优点:1.可以生成可以理解的规则.2.计算量相对来说不是很大.3.可以处理连续和种类字段.4.决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要缺点:1. 对连续性的字段比较难预测.2.对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作.3.当类别太多时,错误可能就会增加的比较快.4.一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类.
@富枝2463：决策树怎么用?
荣皇13020575020…… (1) 决策树包含了决策点,通常用方格或方块表示,在该点表示决策者必须做出某种选择;机会点,用圆圈表示,通常表示有机会存在.先画一个方框作为出发点,叫做决...
@富枝2463：决策树是什?决策树是什么
荣皇13020575020…… 决策树决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法.比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断,图是为了解决这个问题而建立的一棵...
荣皇13020575020…… 决策树的优缺点: 优点: 1) 可以生成可以理解的规则. 2) 计算量相对来说不是很大. 3) 可以处理连续和种类字段. 4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要 缺点: 1) 对连续性的字段比较难预测. 2) 对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作. 3) 当类别太多时,错误可能就会增加的比较快. 4) 一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类.
@富枝2463：构建好的决策树的特点是什么?
荣皇13020575020…… 构建好的决策树呈树形结构,可以认为是if-then规则的集合,主要优点是模型具有可读性,分类速度快
@富枝2463：决策树程序是怎样的?
荣皇13020575020…… 决策树程序:绘制树形图,计算期望值,剪枝决策.优点:明确优劣、一目了然、概率、预期收益、适合于多级决策分析构成要素:决策点、方案枝、状态节点、概率枝.
@富枝2463：决策树分类的原理 -
荣皇13020575020…… 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...
@富枝2463：如何运用决策树进行决策分析
荣皇13020575020…… 决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局,明确思路,比较各种备选方案预期结果进行决策的方法. 决策树分析法通常有6个步骤. 第一步:明确决策问题,确定...
@富枝2463：如何画决策树 -
荣皇13020575020…… 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...
@富枝2463：提升树回归算法怎么用来评价多变量的重要度 -
荣皇13020575020…… CART的全称是分类和回归树,既可以做分类算法,也可以做回归.决策树的优缺点:优点:1.可以生成可以理解的规则.2.计算量相对来说不是很大.3.可以处理连续和种类字段.4.决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要缺点:1. 对连续性的字段比较难预测.2.对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作.3.当类别太多时,错误可能就会增加的比较快.4.一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类.
@富枝2463：决策树怎么用?
荣皇13020575020…… (1) 决策树包含了决策点,通常用方格或方块表示,在该点表示决策者必须做出某种选择;机会点,用圆圈表示,通常表示有机会存在.先画一个方框作为出发点,叫做决...
@富枝2463：决策树是什?决策树是什么
荣皇13020575020…… 决策树决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法.比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断,图是为了解决这个问题而建立的一棵...
