决策树的应用,决策树的分类原理

决策树的应用,决策树的分类原理

一、决策树的定义​决策树(decision tree)每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，为了便于理解，把这种决策分支画成树的形状，故称决策树。决策树由如何理解决策树？以租房子为例，这就是一棵典型的决策树：对于租房子这个问题，我根据距离、价格、装修这几个条件，对一个房子进行了判断，最后得到一个解决结果，就是这个房子我是租或者

2)决策树模型可读性好，具有描述性，有助于人工分析；3)效率高，决策树只需要一次构建，就可以反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。举一个通俗的例子，假设一位母亲在实际应用中，决策树有很多应用场景，如金融、医疗、电商等领域。本文将以这些领域为例，介绍决策树的实际应用。一、金融领域在金融领域，决策树可以用于信用评级、风险评估等

ˋωˊ 决策树属于最准确的分类器。与其他算法不同，决策树可以在符号所表示的拆分条件下使用离散属性和数字属性，对这些属性进行处理。另一项优势是决策树模型的人类可读性。尤其是，原理，重点介绍了CART回归树算法、例子和可视化；然后介绍决策树python实现、基于决策树的鸢尾花(iris)多分类和决策树在数据运营、数据营销、数据分析上的应用；最后，对决策树优缺点进

≥▂≤ 决策树的应用决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。决策树提供了一步骤七：生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程：经过如上步骤，我们得到决策树。可以看到，最终们只选取了