决策树法的步骤 决策树法的2113几个关键步骤是：52611、画出决策树，画决策树的过程4102也就是对未来可能发生的1653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。
深度学习和决策树在基于特征因子集的预测方面哪个技巧上限高，更有应用价值？ 听说Kaggle竞赛上有xgboost，keras两大利器。也就是说，决策树和深度学习两大技术手段最有效。在理论上，…
求最小最大后悔值和决策树问题各两道。急。求最小最大后悔值和决策树的简单问题各两道，要有答案的。我急用。谢谢啊。1.结合实例说明什么是最小最大后悔值法。。
各种机器学习算法的应用场景分别是什么（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归最大熵模型）？ https：// zhuanlan.zhihu.com/p/25 327755 正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上（121个），不同的分类器（179个）的实际效果。论文题为：Do we Need 。
为什么决策树是一种分类方法却可以用于预测？ http：//www. stat.wisc.edu/~loh/tree progs/guide/wires11.pdf 2.卡耐基梅隆大学 Cosma Shalizi 的Classification and Regression Treeshttp：//www. stat.cmu.edu/~。
如何理解决策树的损失函数？ 有问题，上知乎。知乎，可信赖的问答社区，以让每个人高效获得可信赖的解答为使命。知乎凭借认真、专业和友善的社区氛围，结构化、易获得的优质内容，基于问答的内容生产。
