决策点是决策树的,多阶段决策问题与决策树

决策树和决策表是用来描述什么的 2022-12-26 01:06 147 墨鱼

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一、决策树1、原理：决策数是非常常用的算法，算法原理比较容易理解，通过决策节点的条件进行判断，通过决策节点来判断走向，满足条件进入到下一个节点，决策树需要搜索到叶子节点才结解：这个问题可以分前3 年和后7 年两期考虑，属于多级决策类型，如图所示。决策树图示考虑资金的时间价值，各点益损期望值计算如下：点①:净收益=[100*P/A,10%,10)>0.7+(-20)

决策树是以决策点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。每条方案枝的末端有一个状态节点，从状态节点引出若干概率枝，每条概率枝代表一种自然状态。概率枝上标明每种自R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging,增强树spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现python在Scikit-lea

?ω? 决策树一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。以上就是决策树例题分析及解答•例：某农业企业有耕地面积33.333公顷，可供灌水量6300立方米，在生产忙季可供工作日2800个，用于种植玉米、棉花和花生三种作物。预计三种作物每公顷在用

决策树是以决策点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。每条方案枝的末端有一个状态节点，从状态节点引出若干概率枝，每条概率枝代表一种自然状态。决策树是由决策点、方案枝、状态节点和概率枝构成的图解法。决策树是以决策点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。每条方案枝的末端有一个状态节

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标签：多阶段决策问题与决策树