决策树法的步骤
决策树法的几个关键步骤是:
1、画出决策树,画决策树的过程也就是对未来可能发生的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,错误可能就会增加的比较快。
4、一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类。
5、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好
2020-10-29 广告