决策树问题,决策树一般用什么软件

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决策树问题汇总⽂章⽬录1. 简述决策树原理？决策树是⼀种基本的分类与回归⽅法。它可以认为是if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树算法原理+例题练习一、决策树的优缺点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度

决策树-回归问题所谓回归，就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出。因为每个结点都是“是10.基尼系数存在的问题？基尼指数偏向于多值属性；当类数较大时，基尼指数求解比较困难；基尼指数倾向于支持在两个分区中生成大小相同的测试。面试真题决策树如何防止过拟合？信息增

决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习，它能够从一系列有特征有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题，决策树算法容易理解，适决策树是一种用于监督学习的层次模型和一种非参数模型，回归与分类问题均可使用。决策树的决策思想源于

∩▂∩ 决策树(Decision Tree)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，是方案3 、先建小厂，三年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。问哪种方案最好