决策树法的步骤

发布网友 发布时间：2022-04-21 18:28

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热心网友 时间：2022-05-13 03:58

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

热心网友 时间：2022-05-13 05:16

（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，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。