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決策樹是什么算法

編輯:小小寵 來源:寵搜網
摘要
決策樹法屬于風險型決策方法。該方法是一種用樹形圖來描述各方案在未來收益的計算。比較以及選擇的方法,其決策是以期望值為標準的。人們對未來可能會遇到好幾種不同的情況。每種情況均有出現的可能,人們目前無法確知,但是可以根據以前的資料來推斷各種自然狀態出現的概率。因此是風險型方法。

決策樹法屬瀟灑優美于風險型決壯觀策方法。該見物不見人方法是一種尋根究底用樹形圖來慷他人之慨描述各方案獨木難支在未來收益十冬臘月的計算。比心悅誠服較以及選擇黑瘦的方法,其臃腫黑瘦決策是以期滿腔熱忱瞬息萬變望值為標準無動于衷的。人們對喜悅未來可能會比肩繼踵遇到好幾種落花難上枝不同的情況冰炭不同爐。每種情況餓虎吞羊均有出現的打蛇打七寸可能,人們細挑目前無法確得病亂投醫知,但是可白璧微瑕以根據以前清脆的資料來推卑卑不足道斷各種自然同病相憐狀態出現的單薄概率。因此肝膽相照是風險型方功到自然成法。內容來自寵搜網(www.www55556.cn),請勿采集!

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復雜決策問題的分析建議采用什么方法

復雜決策問題的分析建議采用決策樹法。

定義:

決策樹算法是一種近離散函數值的方法。它是一種典型的分類方法,首先對數據進行處理,利用歸納算法生成可讀的規則和決策樹,然后使用決策對新數據進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。

分類與回歸:

同樣由特征選擇、樹的生成及剪枝組成,既可以用于分類也可以用于回歸。

CART算法由以下兩步組成:

(1)決策樹生成:基于訓練數據集生成決策樹,生成的決策樹要盡量大。

(2)決策樹剪枝:用驗證數據集對己生成的樹進行剪枝并選擇最優子樹,這時用損失函數最小作為剪枝的標準。

主要優點:

模型具有可讀性,分類速度快。學習時,利用訓練數據,根據損失函數最小化的原則建立決策樹模型。預測時,對新的數據,利用決策樹模型進行分類。

決策樹法學習:

目標:

根據給定的訓練數據集構建一個決策樹模型,使它能夠對實例進行正確的分類。決策樹學習本質上是從訓練數據集中歸納出一組分類規則。能對訓練數據進行正確分類的決策樹可能有多個,可能沒有。

在選擇決策樹時,應選擇一個與訓練數據矛盾較小的決策樹,同時具有很好的泛化能力;而且選擇的條件概率模型應該不僅對訓練數據有很好的擬合,而且對未知數據有很好的預測。

損失函數:

通常是正則化的極大似然函數。

策略:

是以損失函數為目標函數的最小化。

因為從所有可能的決策樹中選取最優決策樹是NP完全問題,所以現實中決策樹學習通常采用啟發式方法,近似求解這一最優化問題,得到的決策樹是次最優的。

決策樹學習的算法通常是一個遞歸地選擇最優特征,并根據該特征對訓練數據進行分割,使得對各個子數據集有一個最好的分類的過程。包含特征選擇、決策樹的生成和決策樹的剪枝過程。

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