决策树选择最优方案,决策树算法例题

决策树选择最优方案,决策树算法例题

满意原则并非不考虑最优性问题，而是寻找一个正好可以满足自己期望的最佳决策方案。因此，为了避免决策的确定方案、画决策树、推定损益值及相应概率、计算期望值并选定最优方案。2.决策树的构造：决策点(□)发出决策枝(方案枝)，决策枝连接机会点(○)，机会点发出机会枝(概率枝)；自左向

关于机器学习算法的选择：大部分课程里面教的决策树模型比如CART、ID3等，这类模型工业界几乎不用，树模型用的最多的是GBDT、XGBoost和LightGBM。GBDT金融科技领域用的多，LightGBM目前特征选择方法可用于数据预处理，以实现高效的数据缩减。这对于查找准确的数据模型很有用。由于在大多数情况下穷举搜索最优特征子集是不可行的，因此文献中提出了许多搜索策略。特征选

˙▽˙ 🔺结果点：将每个方案在各种状态下取得的损益值标注出来。🌳以最大收益期望值或最低期望成本做为决策准则，图解计算方案效益值，再做出决策。🌳在生活中遇到难以决策的事情，已知各决策树的考法是先绘制决策树，再计算各方案的期望值，最后选择最优方案。1.背景材料：某隧洞工程，施工单位与项目业主签订了120000 万元的施工总承包合同，合同约定：每延长(或缩短)1

百度试题题目那么，用决策树法选出的最优方案是( ) A. 甲B. 乙C. 丙D. 甲和乙相关知识点：试题来源：解析A.甲反馈收藏相对应的是全局最优，指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。4、决策树思维模型由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并

步骤：1)绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。2)按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上3.学习最优决策树的问题在最优性的几个方面都是NP-complete的，甚至对于简单的概念也是如此。因此，*实际的决策树学习算法是基于启发式算法，如贪婪算法，在每个