1樓：匿名使用者
決策樹分類演算法是資料探勘技術中的一種**模型，它通過次序、無規則的樣本資料集推理出決策樹表示形式，並用於目標資料集的分類。它可以用來處理高維資料且具有很好的準確率，其構造不需要任何領域知識或引數設定，因此適合於探測式知識發現。目前決策樹分類演算法已經成功地應用於許多領域的分類，如商業、醫學、製造和生產、金融分析、天文學和分子生物學等。
決策樹整體結構類似於流程圖的樹結構，其中每個內部節點（非葉節點）表示在某個屬性上的測試，每個分枝代表一個測試輸出，而每個樹葉節點（或終結點）存放一個類標號。樹的最頂層節點是根節點。
在決策樹的構建過程中，採用自頂向下的遞迴方式，在樹的內部結點進行屬性值（**變數）的比較並根據不同的屬性值判斷從該結點向下的分支直至葉節點的形成，為了避免決策樹過於複雜和龐大，同時防止過度擬合現象的發生，需要在生成決策樹的過程中或者是結束後對決策樹進行剪枝。
“如何使用決策樹分類？”我們可以直接利用生成的決策樹模型，即給定一個與樣本資料具有相同屬性但類標號未知元組x，在決策樹上測試資料集的屬性值，根據某條由根到葉節點的路徑，該葉節點就存放著該元組的類**；我們也可以將決策樹模型轉換成分類規則集，每條規則對應由根到葉節點路徑上的判斷條件以及葉節點中的類別，然後利用規則集對未知元組進行類別劃分。
目前主要的決策樹分類演算法有：在20世紀80年代後期和80年代初期，機器學習研究者i.ross.
quinlan開發了決策樹演算法，稱作id3。quinlan後來提出了c4.5。
2023年幾位統計學家（l.breiman，j.friedman，r.
qlshen和c.stone）出版了分類與迴歸樹(cart)。c5.
0是quinlan在c4.5演算法的基礎上引入boosting技術而來新演算法，但是quinlan提出的c5.0演算法是直接做成應用軟體進行商業化的，因此quinlan對c5.
0演算法的步驟及數學描述還未公佈，此外還有張曉賀開發的用於遙感影像分類的提升樹glc樹。
2樓：fww文文
決策樹是人力資源管理師課程中的一個軟體名稱，決策法就是在決策樹的基礎上進行運用的
決策樹法的步驟
3樓：
決策樹法的幾個關鍵步驟是：
1、畫出決策樹，畫決策樹的過程也就是對未來可能發生的各種事件進行周密思考、**的過程，把這些情況用樹狀圖表示出來．先畫決策點，再找方案分枝和方案點．最後再畫出概率分枝。
2、由專家估計法或用試驗資料推算出概率值．並把概率寫在概率分枝的位置上。
3、計算益損期望值，從樹梢開始，由右向左的順序進行．用期望值法計算．若決策目標是盈利時，比較各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝進行修剪。
擴充套件資料
決策樹的優點
1、決策樹易於理解和實現. 人們在通過解釋後都有能力去理解決策樹所表達的意義。
2、對於決策樹，資料的準備往往是簡單或者是不必要的 . 其他的技術往往要求先把資料一般化，比如去掉多餘的或者空白的屬性。
3、能夠同時處理資料型和常規型屬性。其他的技術往往要求資料屬性的單一。
4、 在相對短的時間內能夠對大型資料來源做出可行且效果良好的結果。
5、對缺失值不敏感
6、可以處理不相關特徵資料
7、效率高，決策樹只需要一次構建，反覆使用，每一次**的最大計算次數不超過決策樹的深度。
決策樹的缺點
1、對連續性的欄位比較難**。
2、對有時間順序的資料，需要很多預處理的工作。
3、當類別太多時，錯誤可能就會增加的比較快。
4、一般的演算法分類的時候，只是根據一個欄位來分類。
5、在處理特徵關聯性比較強的資料時表現得不是太好
4樓：匿名使用者
（1）繪製決策樹圖。從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。
（2）按從右到左的順序計算各方案的期望 值，並將結果寫在相應方案節點上方。期望值的計算是從右到左沿著決策樹的反方向進行計算的。
（3）對比各方案的期望值的大小，進行剪枝優選。在捨去備選方案枝上，用“=”記號隔斷。
什麼是決策樹法 它一般要經過哪些步驟？
5樓：侍芹
決策樹就是隻我們在做一個決策的時候，應該是從最根本來定一個政策，然後衍生出他所需要規劃的規劃的專案和。
決策樹法分為那幾個步驟
6樓：雯
1、繪製決策樹圖。從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。
2、按從右到左的順序計算各方案的期望值，並將結果寫在相應方案節點上方。期望值的計算是從右到左沿著決策樹的反方向進行計算的。
3、（3）對比各方案的期望值的大小，進行剪枝優選。在捨去備選方案枝上，用“=”記號隔斷。
7樓：匿名使用者
決策樹分析的基本步驟：①繪製決策圖；②計算發生率；③確定效用值；④計算總效用值；⑤確定方案；⑥敏感性試驗。
什麼是決策樹，決策樹的適用範圍是什麼？
1 畫出決策樹，畫決策樹的過程也就是對未來可能發生的各種事件進行周密思考 的過程，把這些情況用樹狀圖表示出來 先畫決策點，再找方案分枝和方案點 最後再畫出概率分枝。2 由專家估計法或用試驗資料推算出概率值 並把概率寫在概率分枝的位置上。3 計算益損期望值，從樹梢開始，由右向左的順序進行 用期望值法計...
什麼是決策樹分析？其計算公式是如何表示的
給你好看的 決策樹分析法是一種運用概率與圖論中的樹對決策中的不同方案進行比較，從而獲得最優方案的風險型決策方法。圖論中的樹是連通且無迴路的有向圖，入度為0的點稱為樹根，出度為0的點稱為樹葉，樹葉以外的點稱為內點。決策樹由樹根 決策節點 其他內點 方案節點 狀態節點 樹葉 終點 樹枝 方案枝 概率枝 ...
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