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图太小了吧
通常的分割算法在决定怎么在一个节点进行分割时,都只考察一个预测变量,即节点用于分割的问题只与一个变量有关。这样生成的决策树在有些本应很明确的情况下可能变得复杂而且意义含混,为此目前新提出的一些算法开始在一个节点同时用多个变量来决定分割的方法。比如以前的决策树中可能只能出现类似“收入<¥35,000”的判断,现在则可以用“收入<(0.35*抵押)”或“收入>¥35,000或抵押<150,000”这样的问题。
常用的方法是设定决策树的最大高度(层数)来限制树的生长。还有一种方法是设定每个节点必须包含的最少记录数,当节点中记录的个数小于这个数值时就停止分割。
通常的分割算法在决定怎么在一个节点进行分割时,都只考察一个预测变量,即节点用于分割的问题只与一个变量有关。这样生成的决策树在有些本应很明确的情况下可能变得复杂而且意义含混,为此目前新提出的一些算法开始在一个节点同时用多个变量来决定分割的方法。比如以前的决策树中可能只能出现类似“收入<¥35,000”的判断,现在则可以用“收入<(0.35*抵押)”或“收入>¥35,000或抵押<150,000”这样的问题。
常用的方法是设定决策树的最大高度(层数)来限制树的生长。还有一种方法是设定每个节点必须包含的最少记录数,当节点中记录的个数小于这个数值时就停止分割。
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你给的这题属于不确定性决策中的已知概率型, 先算出每个决策圆点的期望,然后比较大小就可而已了.
如题::解:: 点1 = 3000 * 0.7 + 0.3 * (-200) = 2100-60=1500(万元)
点2 = 2000 * 0.7 + 0.3 * 500 = 1400 + 150 = 1550 (万元)
题中未给出 紧急安装 和 加班与外包安装的成本,所以选择收益高的加班外包!!! 如果给出成本还有考虑在内.
如题::解:: 点1 = 3000 * 0.7 + 0.3 * (-200) = 2100-60=1500(万元)
点2 = 2000 * 0.7 + 0.3 * 500 = 1400 + 150 = 1550 (万元)
题中未给出 紧急安装 和 加班与外包安装的成本,所以选择收益高的加班外包!!! 如果给出成本还有考虑在内.
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