决策树法选择决策方案,决策树算法的步骤和公式

决策树法选择决策方案,决策树算法的步骤和公式

根据给出的条件运用决策树法选择一个最佳决策方案。解题方法如下：由此可以看出，决策树法的决策过程就是利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是第四节决策树方法第四节决策树方法一决策树结构利用决策树形图进行决策分析的方法称为决策树分析法。当决策涉及多方案选择时，借助由若干节点和分支构成的树状图形，可形

决策树法就是把决策过程用树状图来表示。树状图一般是由决策点、方案分枝、自然状态点、概率分枝和结果点几个关键部分构成。树状图表现了两种不同的决策环节，一种是主观抉择环节，用决策树法进行方案优选用决策树法进行方案优选期望值决策方法，除用决策益损表分析外，也可采用决策树法进行分析，这种决策方法的思路如树枝形状，所以，称为决策树

1.决策树简介决策树是一棵树，其中每个分支节点代表多个备选方案之间的选择，每个叶节点代表一个决策。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题，适用于分类和连续输入和输出变量。用决策树评价不同方案1的经济效果的方法：1.绘制决策树图像2.计算各个方案的期望收益值(eg.方案一期望收益值=损益值×x+损益值×m) 3.将每个方案的期望收益值减去该方案实施所需要

3.计算各个方案的期望值。决策树应从右向左计算，其每一步计算都需采用概率加权平均。各机会点期望值计算结果应标在该机会点上方。4.根据各方案期望值相比较，期望值大的方案为最优文章浏览阅读732次。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对

(＊?↓˙＊) (一)决策树方法决策树是具有代表性和现实操作性的常见方法之一。这是一种以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较的决策方法。二)机会评价框架这是对于「贪心算法」的简单理解：假如约束一颗决策树有N层，那么构建的过程一定是自上而下的，在建立当前层节点的时候，我们只选择对当前分裂收益最大的分裂方式，而不关心下一步、甚至下下