本篇文章给大家谈谈决策树分析法，决策决策建以及决策树分析法建大厂建小厂对应的树分树分知识点，希望对各位有所帮助，析法析法小厂不要忘了收藏本站喔。厂建

决策树分析法是什么？

如下：

决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的树分树分结果，并把这种决策或事件的析法析法小厂分支画成图形，这种图形很像一棵树的厂建枝干，故称决策树分析法。决策决策建选择分割的树分树分方法有好几种，但是析法析法小厂目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。

一般都是厂建自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，决策决策建导致不同的树分树分结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的析法析法小厂枝干，故称决策树。 　决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图。

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。

决策树分析法有什么优点？

1、决策树分析法能显抄示出决策过程，具体形象袭，便于发现问题。

1、决策树分析法能把风险决策的各个环节联系成一个统一的整百体，有利于决策过程中的思考度，易于比较各种方知案的优劣。

3、决策树分析法既可以进行定性分析，也可以进行定量道计算。

决策树分析方法的基本步骤

决策树分析方法的基本步骤

1.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。

2.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。

3.对比各方案的期望值的大小，将期望值小的方案(即劣等方案)剪掉，所剩的最后方案为最佳方案。

决策树(简称DT)利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

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。

决策树分析问题时有哪些步骤？

决策树法的几个关键步骤是：

1、画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。

2、由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。

3、计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。

扩展资料

决策树的优点

1、决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的 . 其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。

3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。

4、 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

5、对缺失值不敏感

6、可以处理不相关特征数据

7、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。

决策树的缺点

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。

5、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好

什么是决策树分析？其计算公式是如何表示的

决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。决策树由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。

决策树分析法的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于决策树分析法建大厂建小厂、决策树分析法的信息别忘了在本站进行查找喔。