决策树（决策树算法原理）-小美百科

大家好，关于决策树很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于决策树算法原理的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！

1决策树基本概念及算法优缺点

)决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。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。

决策树缺点：对连续性的字段的预测较难，在有时间序列的数据集上面会花费过多时间预处理。容易出现过拟合，即决策树学习可能创建一个过于复杂的树，并不能很好的预测数据。

优点：决策过程更接近人的思维，因此模型更容易解释；能够更清楚地使用图形化描述模型；速度快；可以处理连续性和离散型数据；不需要任何领域知识和参数假设；适合高维数据。

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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。

决策树是一种解决分类问题的算法。决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。

决策树是一种图解法。决策树（DecisionTree）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。

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。

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。

决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。

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。

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。

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。

关于决策树和决策树算法原理的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。