決策樹存儲和解析

① 決策樹分析法的實例及解答

即使你找到些案例和所謂的解答，但這些案例本身對你不會有太大的作用。

要想驗證自己是否真的掌握並能應用這些只是，只有一個辦法那就是：靠自己的實踐和感悟，並且不斷的總結和提煉，再實踐這么一個反反復復的過程。

決策樹這種方法可以肯定的是你已經認識了，但是距離你掌握並且要應用到工作和生活中，相信還有一段距離。要達到從認識到應用。

我建議您，可以通過與自己單位、公司等涉及到決策的相關部門等人員，就他們曾經經歷過的有難度的決策進行深度會談，分析並總結其決策的過程，在這個過程中，把自己所學習的知識與其結合起來。你自然會對該方法產生新的認識。

不過要注意的是，在深度會談中，需要掌握一些技巧，把決策者當時決策的背景信息、決策人當時的曾經的行為及想法和最終的決策決定要通過交談的方式得到。比如可以採用STAR提問法，行為事件訪談法等方法。

相信你採用這樣的方法恐怕比網上找到的案例對你的影響和觸動更大。
因為首先這些案例與你自身不會有很大的距離，自己可以比較容易的融入其中的決策環境當中進行體會，其二這些案例是非常生動的，其三如果在這個過程中有什麼問題，你還可以繼續尋求得到對方的支持和幫助，是互動的。

總結起來，也就是通過「實踐—>理論—>再實踐—>再理論」的一個循環過程最終比較牢固的掌握學習的知識，並且把這些知識和思維的方式最終變成自己的東西。

② 決策樹的介紹

決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy = 系統的凌亂程度，使用演算法ID3, C4.5和C5.0生成樹演算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。 分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那麼通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。

③ 名詞解釋 決策樹

決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy = 系統的凌亂程度，使用演算法ID3, C4.5和C5.0生成樹演算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。
決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。
分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那麼通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。

④ 最小二乘法、回歸分析法、灰色預測法、決策論、神經網路等5個演算法的使用范圍及優缺點是什麼

最小二乘法：通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。優點：實現簡單，計算簡單。缺點：不能擬合非線性數據.
回歸分析法：指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關系。優點：在分析多因素模型時，更加簡單和方便，不僅可以預測並求出函數，還可以自己對結果進行殘差的檢驗，檢驗模型的精度。缺點：回歸方程式只是一種推測，這影響了因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。
灰色預測法：
色預測法是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法 。它通過鑒別系統因素之間發展趨勢的相異程度，即進行關聯分析，並對原始數據進行生成處理來尋找系統變動的規律，生成有較強規律性的數據序列，然後建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發展趨勢的狀況。它用等時間距離觀測到的反應預測對象特徵的一系列數量值構造灰色預測模型，預測未來某一時刻的特徵量，或者達到某一特徵量的時間。優點：對於不確定因素的復雜系統預測效果較好，且所需樣本數據較小。缺點：基於指數率的預測沒有考慮系統的隨機性，中長期預測精度較差。
決策樹：在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。優點：能夠處理不相關的特徵；在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的分析；計算簡單，易於理解，可解釋性強；比較適合處理有缺失屬性的樣本。缺點：忽略了數據之間的相關性；容易發生過擬合（隨機森林可以很大程度上減少過擬合）；在決策樹當中,對於各類別樣本數量不一致的數據，信息增益的結果偏向於那些具有更多數值的特徵。
神經網路：優點：分類的准確度高；並行分布處理能力強,分布存儲及學習能力強，對雜訊神經有較強的魯棒性和容錯能力，能充分逼近復雜的非線性關系；具備聯想記憶的功能。缺點：神經網路需要大量的參數，如網路拓撲結構、權值和閾值的初始值；不能觀察之間的學習過程，輸出結果難以解釋，會影響到結果的可信度和可接受程度；學習時間過長,甚至可能達不到學習的目的。

⑤ 決策樹的構成要素有哪些

決策樹構成要素：

1）決策結點：用方塊結點□表示，是對幾種可能方案的選擇，即最後選擇的最佳方案。如果決策屬於多級決策，則決策樹的中間可以有多個決策點，以決策樹根部的決策點為最終決策方案。

2）方案枝：由結點引出若干條細支，每條細支代表一個方案，稱為方案枝

3）狀態結點：用圓形結點○表示，代表備選方案的經濟效果（期望值），通過各狀態節點的經濟效果的對比，按照一定的決策標准就可以選出最佳方案。

4）概率枝：由狀態節點引出的分支稱為概率枝，概率枝的數目表示可能出現的自然狀態數目。每個分枝上要註明該狀態的內容和其出現的概率。

5）結果結點：用三角結點△表示，將每個方案在各種自然狀態下取得的收益值或損失值標注於結果節點的右端。

⑥ 關於數據挖掘中決策樹的知識

在數據挖掘中，有很多的演算法是需要我們去學習的，比如決策樹演算法。在數據挖掘中，決策樹能夠幫助我們解決更多的問題。當然，關於決策樹的概念是有很多的，所以說我們需要多多學習多多總結，這樣才能夠學會並且學會數據挖掘的知識，在這篇文章中我們就重點為大家介紹一下關於決策樹的相關知識。
1.決策樹的演算法
決策樹的演算法是以樹狀結構表示數據分類的結果。一般情況，一棵決策樹包含一個根節點、若干個內部結點和若干個葉結點。而葉結點對應於決策結果，其他每個結點則對應於一個屬性測試；每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中；根結點包含樣本全集，從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。決策樹學習的目的就是為了產生一棵泛化能力強，即能處理未見示例能力強的決策樹。這些就是決策樹演算法的結構。
2.決策樹的原理
一般來說，決策樹歸納的基本演算法是貪心演算法，自頂向下以遞歸方式構造決策樹。而貪心演算法在每一步選擇中都採取在當前狀態下最優的選擇。在決策樹生成過程中，劃分選擇即屬性選擇度量是關鍵。通過屬性選擇度量，選擇出最好的將樣本分類的屬性。這樣就能夠方便數據屬性的劃分，然後，下一步是樹的剪枝。在決策樹學習中，為了盡可能正確分類訓練樣本，結點劃分過程將不斷重復，這樣才能夠使用決策樹解決很多的問題。而分類是數據挖掘中的一種應用方法，而決策樹則是一種典型的普遍使用的分類方法，並且決策樹技術早已被證明是利用計算機模擬人決策的有效方法。
3.決策樹的現狀
近年來隨著信息技術、計算機科學的迅速發展，決策樹作為重要方法之一，越來越受到人們的關注。而其在人工智慧方面的潛力以及與越來越多新技術的結合，由此可見，決策樹在數據挖掘乃至數據分析中還是有很長的使用時間，這就是決策樹至今經典的原因。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於數據挖掘中決策樹的知識，當大家學習了決策樹的概念，決策樹的結構以決策樹的原理，就能夠掌握決策樹的基礎知識。不過要想學習數據挖掘，還是要學習更多的知識，希望這篇文章能夠幫助到大家。

⑦ 決策樹 是什麼意思啊

同學你好，很高興為您解答！

決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy = 系統的凌亂程度，使用演算法ID3, C4.5和C5.0生成樹演算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。

決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。

分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那麼通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。

希望我的回答能幫助您解決問題，如您滿意，請採納為最佳答案喲。

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⑧ 決策樹分析法的決策樹(decision tree)

一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件（即自然狀態）都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。 決策樹就是將決策過程各個階段之間的結構繪製成一張箭線圖，我們可以用下圖來表示。
選擇分割的方法有好幾種，但是目的都是一致的：對目標類嘗試進行最佳的分割。
從根到葉子節點都有一條路徑，這條路徑就是一條「規則」。
決策樹可以是二叉的，也可以是多叉的。
對每個節點的衡量：
1) 通過該節點的記錄數
2) 如果是葉子節點的話，分類的路徑
3) 對葉子節點正確分類的比例
有些規則的效果可以比其他的一些規則要好。

⑨ 什麼是決策樹

決策樹是數學、計算機科學與管理學中經常使用的工具。

決策論中 (如風險管理)，決策樹(Decision tree)由一個決策圖和可能的結果(包括資源成本和風險)組成， 用來創建到達目標的規劃。決策樹建立並用來輔助決策，是一種特殊的樹結構。決策樹是一個利用像樹一樣的圖形或決策模型的決策支持工具，包括隨機事件結果，資源代價和實用性。它是一個演算法顯示的方法。決策樹經常在運籌學中使用，特別是在決策分析中，它幫助確定一個能最可能達到目標的策略。如果在實際中，決策不得不在沒有完備知識的情況下被在線採用，一個決策樹應該平行概率模型作為最佳的選擇模型或在線選擇模型演算法。決策樹的另一個使用是作為計算條件概率的描述性手段。

決策樹提供了一種展示類似在什麼條件下會得到什麼值這類規則的方法。比如，在貸款申請中，要對申請的風險大小做出判斷，圖是為了解決這個問題而建立的一棵決策樹，從中我們可以看到決策樹的基本組成部分：決策節點、分支和葉子。

決策樹中最上面的節點稱為根節點，是整個決策樹的開始。本例中根節點是「收入>￥40,000」，對此問題的不同回答產生了「是」和「否」兩個分支。

決策樹的每個節點子節點的個數與決策樹在用的演算法有關。如CART演算法得到的決策樹每個節點有兩個分支，這種樹稱為二叉樹。允許節點含有多於兩個子節點的樹稱為多叉樹。決策樹的內部節點（非樹葉節點）表示在一個屬性上的測試。

每個分支要麼是一個新的決策節點，要麼是樹的結尾，稱為葉子。在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個節點都會遇到一個問題，對每個節點上問題的不同回答導致不同的分支，最後會到達一個葉子節點。這個過程就是利用決策樹進行分類的過程，利用幾個變數（每個變數對應一個問題）來判斷所屬的類別（最後每個葉子會對應一個類別）。

例如，
假如負責借貸的銀行官員利用上面這棵決策樹來決定支持哪些貸款和拒絕哪些貸款，那麼他就可以用貸款申請表來運行這棵決策樹，用決策樹來判斷風險的大小。「年收入>￥40,00」和「高負債」的用戶被認為是「高風險」，同時「收入5年」的申請，則被認為「低風險」而建議貸款給他/她。

數據挖掘中決策樹是一種經常要用到的技術，可以用於分析數據，同樣也可以用來作預測（就像上面的銀行官員用他來預測貸款風險）。常用的演算法有CHAID、 CART、ID3、C4.5、 Quest 和C5.0。

建立決策樹的過程，即樹的生長過程是不斷的把數據進行切分的過程，每次切分對應一個問題，也對應著一個節點。對每個切分都要求分成的組之間的「差異」最大。

對決策樹演算法的研究開發主要以國外為主， 現有的涉及決策樹演算法的軟體有SEE5、Weka、spss等，在國內也有不少人開展了對決策樹演算法的構建及應用研究，如中國測繪科學研究院在原有C5.0演算法的基礎上進行了演算法重構，將其用於地表覆蓋遙感影像分類中。