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决策树算法的基本构造 |
决策树数据挖掘,决策树算法应用
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数据挖掘模型介绍之三:决策树数据挖掘模型介绍之三:决策树1.适⽤的场景(1)分析对某种响应可能性影响最⼤的因素,⽐如判断具有什么特征的客户流失概率更⾼;(2)为其百度试题题目决策树属于数据挖掘中的A.聚类算法B.分类算法C.时序预测算法D.推荐算法相关知识点:试题来源:解析B 反馈收藏
1.决策树概述决策树(Decision Tree)算法是一种基本的分类与回归方法,是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,摘要:决策树方法因可以处理大量数据而在数据挖掘和数据分析中应用广泛.本文在描述了决策树方法的一般概念后建立了决策树模型,给出了具体的算法并对其进行了分析
╯▂╰ (1)在解决方案中“数据结构”中,右键选择新建数据挖掘,这里我们选择“从现有数据库或数据仓库”来定义数据挖掘决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法,它的概念非常简单。
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