决策树分析法的含义
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结果,并把这种决策或事件的分支画成图形,这种图形很像一棵树的枝干,故称决策树分析法。
决策树法的优点:
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。
决策树法的缺点:
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。
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。
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