决策树行业应用

如何使用决策 tree analysis决策tree analysis决策tree analysis是为了展示重要的临床结局，理清思路，比较各种备选方案的预期结果决策tree analysis。决策 tree是一种特殊的树结构，它是为了辅助决策而建立的，决策 Tree是一个决策使用树状图形或决策 model的支持工具，包括随机事件结果、资源成本和实用性。

来源:菜菜哔哩哔哩视频文章内容:决策树的基本概念和实际应用。不会展示公式原理，重在实际应用。偶然发现了聚安酱和菜菜的博客。可以看一下:决策 Tree是一种非参数监督学习算法，也就是说参数的个数会随着训练样本的增加而增加。具体可以看到:有4种树，3种输出形式，官方教程:(criteriongini ，splitterbest ，

min_samples_split2，min_samples_leaf1，min_weight_fraction_leaf0.0，max_featuresNone，random_stateNone，max_leaf_nodesNone，min _ infinity _ decrease 0.0，min _ infinity _ split none，

决策 tree是非参数监督机器学习方法，可用于解决回归问题和分类问题。通过对已有数据的学习，计算出一系列推理规则来预测目标变量的值，并以类似流程图的形式显示出来。决策 tree模型可以可视化，可解释性强，算法容易理解。基于决策 tree的各种集成算法在很多领域都有广泛的应用。熵的概念起源于物理学，用来度量一个热力学系统的无序程度。

在信息世界中，熵越高，可以传递的信息越多，熵越低，可以传递的信息越少。发生概率低的事件比发生概率高的事件具有更大的不确定性，需要更多的信息来描述，因此信息熵更高。我们可以通过计算事件发生的概率来计算事件的信息，也就是所谓的“ShannonInformation”。一个离散事件X的信息可以表示为:h(x)log(p(x))p()表示事件X发生的概率，log()是以二为底的对数函数，即一个事件的信息是该事件发生概率的负对数。

决策decisitree是a 决策分析方法，是概率分析的直观应用，在知道各种情况发生概率的基础上，得出净现值的期望值大于或等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性。因为决策的这个分支和树的分支非常相似，所以叫做决策树。在机器学习中，决策 tree是一个预测模型，表示对象属性和对象值之间的映射关系。

C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这个测度是基于信息学理论中熵的概念。决策 tree是一个树形结构，其中每个内部节点代表一个属性测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个类别。分类树(决策 tree)是一种非常常见的分类方法。他是一种监督学习。所谓监督学习，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别都是事先确定的，那么通过学习就可以得到一个分类器，这个分类器可以对新的对象给出一个正确的分类。

数据挖掘(Data mining)又称数据库中的知识发现(knowledge discovery)，是一种能够从海量数据中智能地、自动地提取出一些有用的、可信的、有效的、可理解的模式的过程。分类是数据挖掘的重要内容之一。目前，分类已广泛应用于许多领域，如医疗诊断、天气预测、信用确认、客户区分和欺诈筛查等。分类方法有很多种。其中决策树分类在海量数据环境中应用最为广泛。原因如下:1。决策树分类的直观表示方法很容易转换成标准的数据库查询。2.决策树分类归纳的方法是有效的。

Vf主控程序和战术信息有什么特点和内容？~能告诉我吗？速写是谁做的？决策 tree是将决策过程的各个阶段之间的结构绘制成箭头图，导致不同的结果，从而选择最优的结果。功能:一是可以控制决策，带来的风险；(2)利用概率论，得出最优结果，决策为最优决策判断；再次，目标类的最佳细分特征是:组织清晰、程序严密、定量与定性分析相结合、方法简单、易于掌握、应用性强、适用范围广等。1)可以生成可理解的规则；

在当今社会经济活动中，竞争日益激烈，现代企业的管理方向面临着多种选择。如何用最少的资源赢得最大的利润，将企业的经营风险降到最低，是企业经常面临的问题决策。决策 tree是一种决策分析方法，它是在知道各种情况的发生概率的基础上，形成决策 tree来获得净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性。它是一种直观使用概率分析的图解法。

决策 tree很容易理解和实现。人们在学习过程中不需要用户了解很多背景知识。同时可以直接反映数据的特性，他们只要解释一下就能理解决策 tree所表达的意思。为了满足市场的需求，一家公司打算扩大手机的生产。市场预测显示产品销售好的概率为0.7；销量不好的概率是0.3。有三个方案:方案一是建大厂，需要投资600万，可以用10年；行情好的话，每年能盈利200万；行情不好的话，每年要亏40万。

决策 Tree是数学、计算机科学和管理学中经常用到的工具。决策理论(如风险管理)，决策 tree(决策树)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成，以创建一个达到目标的计划。决策 tree是一种特殊的树结构，它是为了辅助决策而建立的。决策 Tree是一个决策使用树状图形或决策 model的支持工具，包括随机事件结果、资源成本和实用性。

决策 tree常用于运筹学，尤其是在决策 analysis中，有助于确定一个最有可能实现目标的策略。如果在实践中，在没有完全知识的情况下，不得不在线采用决策的话，a 决策 tree应该与概率模型并行，作为最佳选择模型或在线选择模型算法。决策 tree的另一个用途是作为计算条件概率的描述手段。决策 tree提供了一种显示规则的方式，例如在什么条件下将获得什么值。

根据“纯度”的不同标准，有三种算法:1。ID3算法(IterativeDichotomiser迭代二分法)，这也是本文要实现的算法，以及2。基于信息增益的C4.5算法(分类器4.5)，是ID3的后继算法，以及3。昆兰提出的CART算法(分类Andregres)。

决策 Tree分析是通过决策 Tree分析来显示重要的临床结果、阐明思路、比较各种备选方案的预期结果的方法。决策树分析通常有六个步骤，步骤1:定义决策问题并确定备选方案。要解决的问题应该被清楚地定义，所有可能的选择应该被列出，第二步:画出决策 tree的图。决策 Tree用三种不同的符号分别表示决策结、偶然性结和终结性结，决策纽结用方框等图形符号表示，放在决策树的左端，每个备选项用]从纽结引出的臂(线)表示；当每一个备选方案实施时，都可以发生一系列由机会控制的机会事件，这些机会事件用图形符号圆圈表示，称为机会结。每个机会结都有多个直接结果，比如某个治疗方案有三个结果(治愈、好转、药物中毒死亡)，机会结有三个臂。