什么是决策树分析 什么是决策树

什么是决策树分析：

1. 决策树是一种图解法，用于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。决策树的分支结构图像类似一棵树的枝干，因而被称为决策树。

2. 在机器学习中，决策树是一个预测模型，它根据对象属性与对象值之间的关系映射来进行预测。决策树的节点表示属性的测试结果，分支表示测试输出，叶节点表示对象的类别。

决策树的剪枝：

3. 剪枝是一种决策树停止分支的方法，分为预先剪枝和后剪枝两种。预先剪枝通过设定一个指标，在决策树的生长过程中达到该指标就停止生长。然而，预先剪枝可能导致视界局限，也就是节点成为叶节点后无法进行更好分支的可能性被断绝。而后剪枝首先让决策树充分生长，然后考虑对相邻的叶节点进行消去，如果消去可以提高不纯度，则执行消去操作。

如何运用决策树进行决策分析：

4. 决策树分析法通过绘制决策树图形来明确决策问题并确定备选方案。首先明确决策问题并列出所有可能的备选方案，然后绘制决策树图形，用不同的符号表示决策结、机会结和结局结。接下来，明确各种结局可能发生的概率，并在决策树上标示出来。然后为每个结局赋予适当的效用值，表示病人对健康状态的偏好程度。计算每种备选方案的期望值，并选择期望值最高的方案作为决策方案。最后，进行敏感性试验，测试决策分析结论的真实性。

决策树是什么呢：

5. 决策树是一种用图解法进行选择的工具。无论在何时何地，只要有纸和笔，我们都可以通过绘制决策树图来帮助做出更好的选择。例如，购买衣服、选择就业地点、购买火车票等决策都可以利用决策树模型来分析并做出最佳选择。决策树模型可以广泛运用于需要进行选择的任何场合，帮助我们轻松决策当下最需要做的事情。记得随身携带纸和笔，就能做出正确的决策。

决策树分析方法的基本步骤：

6. 决策树分析方法主要包括绘制决策树图、计算每个方案的期望值、对比期望值选择最佳方案。首先将决策问题绘制成决策树图，通过从右到左的顺序计算每种方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上。然后对比各方案的期望值大小，剪掉劣等方案，最终选择剩下的最佳方案。决策树分析法利用概率论原理，并将问题分析成决策点、方案和概率等要素，为决策者提供依据。