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決策樹是什么算法

編輯:小小寵 來源:寵搜網(wǎng)
摘要
決策樹法屬于風(fēng)險(xiǎn)型決策方法。該方法是一種用樹形圖來描述各方案在未來收益的計(jì)算。比較以及選擇的方法,其決策是以期望值為標(biāo)準(zhǔn)的。人們對未來可能會遇到好幾種不同的情況。每種情況均有出現(xiàn)的可能,人們目前無法確知,但是可以根據(jù)以前的資料來推斷各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率。因此是風(fēng)險(xiǎn)型方法。

決策樹法屬瀟灑優(yōu)美于風(fēng)險(xiǎn)型決壯觀策方法。該見物不見人方法是一種尋根究底用樹形圖來慷他人之慨描述各方案獨(dú)木難支在未來收益十冬臘月的計(jì)算。比心悅誠服較以及選擇黑瘦的方法,其臃腫黑瘦決策是以期滿腔熱忱瞬息萬變望值為標(biāo)準(zhǔn)無動于衷的。人們對喜悅未來可能會比肩繼踵遇到好幾種落花難上枝不同的情況冰炭不同爐。每種情況餓虎吞羊均有出現(xiàn)的打蛇打七寸可能,人們細(xì)挑目前無法確得病亂投醫(yī)知,但是可白璧微瑕以根據(jù)以前清脆的資料來推卑卑不足道斷各種自然同病相憐狀態(tài)出現(xiàn)的單薄概率。因此肝膽相照是風(fēng)險(xiǎn)型方功到自然成法。內(nèi)容來自寵搜網(wǎng)(www.meixindoors.cn),請勿采集!

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復(fù)雜決策問題的分析建議采用什么方法

復(fù)雜決策問題的分析建議采用決策樹法。

定義:

決策樹算法是一種近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法,首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹,然后使用決策對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本質(zhì)上決策樹是通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過程。

分類與回歸:

同樣由特征選擇、樹的生成及剪枝組成,既可以用于分類也可以用于回歸。

CART算法由以下兩步組成:

(1)決策樹生成:基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成決策樹,生成的決策樹要盡量大。

(2)決策樹剪枝:用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對己生成的樹進(jìn)行剪枝并選擇最優(yōu)子樹,這時(shí)用損失函數(shù)最小作為剪枝的標(biāo)準(zhǔn)。

主要優(yōu)點(diǎn):

模型具有可讀性,分類速度快。學(xué)習(xí)時(shí),利用訓(xùn)練數(shù)據(jù),根據(jù)損失函數(shù)最小化的原則建立決策樹模型。預(yù)測時(shí),對新的數(shù)據(jù),利用決策樹模型進(jìn)行分類。

決策樹法學(xué)習(xí):

目標(biāo):

根據(jù)給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個(gè)決策樹模型,使它能夠?qū)?shí)例進(jìn)行正確的分類。決策樹學(xué)習(xí)本質(zhì)上是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類規(guī)則。能對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行正確分類的決策樹可能有多個(gè),可能沒有。

在選擇決策樹時(shí),應(yīng)選擇一個(gè)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)矛盾較小的決策樹,同時(shí)具有很好的泛化能力;而且選擇的條件概率模型應(yīng)該不僅對訓(xùn)練數(shù)據(jù)有很好的擬合,而且對未知數(shù)據(jù)有很好的預(yù)測。

損失函數(shù):

通常是正則化的極大似然函數(shù)。

策略:

是以損失函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)的最小化。

因?yàn)閺乃锌赡艿臎Q策樹中選取最優(yōu)決策樹是NP完全問題,所以現(xiàn)實(shí)中決策樹學(xué)習(xí)通常采用啟發(fā)式方法,近似求解這一最優(yōu)化問題,得到的決策樹是次最優(yōu)的。

決策樹學(xué)習(xí)的算法通常是一個(gè)遞歸地選擇最優(yōu)特征,并根據(jù)該特征對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,使得對各個(gè)子數(shù)據(jù)集有一個(gè)最好的分類的過程。包含特征選擇、決策樹的生成和決策樹的剪枝過程。

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