决策树源数据（决策树源码）

本篇目录：

1、决策树是什么?2、什么是决策树?3、数据挖掘-决策树算法4、某商场要经营一种全新产品,请用决策树法进行决策.数据如下:_百度...5、决策树算法需要多少数据合理6、meta分析时,用的统计学方法是决策树,数据如何提取

决策树是什么?

决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况。

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。

是一项分析技术。 决策树是用图形方式描述正在考虑中的某项决策以及选择这个或那个备选方案的潜在后果，在将来的某些情景或行动后果不确定时采用。

数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。常用的算法有CHAID、 CART、 Quest 和C0。

定义决策树 ：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点又分为内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。

决策树（Decision Tree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。

什么是决策树?

1、决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

2、决策树（Decision Tree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。

3、数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习， 通俗说就是决策树。

4、如果能为自己画一个决策树模型的树杈图，很快就会做出当下正确的决策。这个决策树模型是可以广泛的运用在需要选择的任何场合，记得随身携带一张纸和一支笔，就会帮你轻松简单的决策出当下最需要做的事情。

数据挖掘-决策树算法

决策树算法是一种比较简易的监督学习分类算法，既然叫做决策树，那么首先他是一个树形结构，简单写一下树形结构(数据结构的时候学过不少了)。

决策树算法主要用于数据挖掘和机器学习，数据挖掘就是从海量数据中找出规律。一个有名的例子就是啤酒和尿布的例子，这是数据挖掘的典型。

这些就是决策树算法的结构。决策树的原理 一般来说，决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下以递归方式构造决策树。而贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择。

决策树的典型算法有ID3，C5，CART等。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中，C5算法排名第一。

决策树背景知识 ？决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是一条分类规则。

由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因，都会造成产生的决策树过大。因此，简化决策树是一个不可缺少的环节。

某商场要经营一种全新产品,请用决策树法进行决策.数据如下:_百度...

1、三种方案对应的期望收益分别为：(1)180*0.3120*0.45-40*0.25=98(2)240*0.3100*0.45-80*0.25=97(3)100*0.370*0.4516*0.25=65因为第一种方案对应的期望收益值最大，所以选择改进生产线方案。

2、决策树法是用树状图来描述各种方案在不同情况(或自然状态）下的收益，据此计算每种方案的期望收益从而作出决策的方法。举例：某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。

3、根据过去的统计资料，下月天气好的概率是0.3，天气坏的概率是0.7。请做出决策。

4、问：简述利用决策树分析法进行决策的具体步骤？校解析答案： 问题的决策目标是，选择什么方案增加服装资源，保障货源供应，满足市场需求，以使企业服装经营收益值最大。

5、绘制决策树，见图。计算期望值。状态点2的期望值：0 状态点3的期望值：(-60000) ×0.02 = -1200(元)状态点4的期望值：(-60000) ×0.02 + (-10000) ×0.25 = -3700(元)选择损失最小的方案。

决策树算法需要多少数据合理

1、构建决策树模型需要的主要参数是各个机会事件发生的概率和结局的效用值。

2、特征选择 ： 在于选择对训练数据具有分类能力的特征，这样可以提高决策树的学习效率。

3、决策树学习算法是以实例为基础的归纳学习算法，本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个也没有。

4、在进行具体分析之前，考虑到收入是数值类型，要使用决策树算法，需要先对该属性进行离散化。

5、对上述表的训练集数据，利用ID3算法建立决策树。

6、数据总结： 属性数据4个 = {天气，温度，湿度，风速} 类别2个 = {进行，取消} 类型信息熵 定义：所有样本中各种类别出现的不确定性之和，根据熵的概念，熵越大，不确定性就越大。

meta分析时,用的统计学方法是决策树,数据如何提取

1、研究收集：收集和筛选已经发表的相关研究，以确保其质量和可比性。 数据提取：从所选研究中提取相关数据，并对数据进行汇总和分析。 效应量估计：通过计算不同研究的效应量来确定研究结果的可信度。

2、meta分析中箱线图数据获取步骤如下：确定所需要进行meta分析的研究，并收集这些研究的原始数据。对每个研究的效应大小进行计算，并计算出各项指标的平均数、标准差和置信区间等统计量。

3、明确简洁地提出需要解决的问题，制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验，确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献，资料选择和提取，包括原文的结果数据、图表等。

4、这些公式和方法可以在统计学和流行病学的教科书中找到。将转换后的均值和标准差数据用于进行meta分析，这可以通过使用现有的meta分析软件进行计算，例如RevMan、ComprehensiveMeta-Analysis和Stata等。

5、Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均效果来回答研究的问题。

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