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文档列表 文档介绍

决策树
决策树是如何工作的
决策树一般都是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,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。
选择分割的方法有好几种,但是目的都是一致的:对目标类尝试进行最佳的分割。
从根到叶子节点都有一条路径,这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的,也可以是多叉的。
对每个节点的衡量:
1)        通过该节点的记录数
2)        如果是叶子节点的话,分类的路径
3)        对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
决策树对于常规统计方法的优缺点
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。

决策树来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

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第六章（树与二叉树）

第七章决策树

第七章决策树(2)

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03 决策树学习

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