决策树可以用来干什么,决策树里的替换层是为了什么

为什么要使用决策树 2023-08-26 17:52 102 墨鱼

为什么要使用决策树

决策树可以用来干什么,决策树里的替换层是为了什么

什么是决策树算法，决策树是用来干什么的，怎么构造决策树，以及决策树的优缺点有哪些？一、决策树的基本思想决策树(Decision Tree)作为一个常用的机器学习算法，在风险性决策问题上有决策树可以用来解决分类(classification)和回归(regression)问题。由于其有出色的可解释性(可以直接得到feature importance)及对缺失值不敏感的特性，广泛用于搜索/广告及风控场景。

决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。一棵决策树(Decision Tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树),每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代决策树(decision tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问

决策树，英文名：Decision Tree,常用于评价项目风险，在已知各种情况发生概率的基础上，通过建立决策树的方式来实现期望值最大化。决策树是一种判断其可行性的决策分析的方法，也是一种决策树的生成只考虑了通过提高信息增益或信息增益比对数据进行更好的拟合，而剪枝通过优化损失函数还减小了模型的复杂度。决策树生成学习局部的模型，而决策树

决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。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决策树可以用于预测的原因是它能够将一个复杂的问题分解为若干个简单的子问题，这些子问题可以被迅速解决

决策树是利用树形图进行决策的预测模型，表现出的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，是归纳学习和数据挖掘的重要方法。决策树分为分类树和回归树两种：分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

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