决策树算法的优缺点,决策树的画法及计算方法

决策树简单例题 2023-01-07 12:25 434 墨鱼

决策树简单例题

决策树算法的优缺点,决策树的画法及计算方法

由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树，同时有着计算简单，易于理解，可解释性强，能处理有缺失属性的样本和不相关的特征等优势，受到广泛的应用！本课就从决策树1)决策树算法非常容易过拟合，导致泛化能力不强。可以通过设置节点最少样本数量和限制决策树深度来改进。2)决策树会因为样本发生一点点的改动，就会导致树结构

˙▂˙ 5.算法不足使用ID3算法构建决策树时，若出现各属性值取值数分布偏差大的情况，分类精度会大打折扣ID3算法本身并未给出处理连续数据的方法ID3算法不能处理带有缺失值的数据1 决策树算法简介决策树(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，是直

决策树学习是以实例为基础的归纳学习，它采用自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子结点处的熵值为零，此时每个叶子节点中的实例都属于同一决策树的缺点：1、决策树模型容易产生一个过于复杂的模型，这样的模型对数据的泛化性能会很差。这就是所谓的过拟合，一些策略像剪枝、设置叶节点所需要的最小样本数或者设置数

这种算法即可以用于分类，也可以用于回归问题。CART 算法使用了基尼系数取代了信息熵模型。决策树的优缺点优点决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则；可以同时处理标称型和数值KNN算法缺点：1、KNN算法是懒散学习方法(lazy learning,基本上不学习),一些积极学习的算法要快很多。2、类别评分不是规格化的(不像概率评分)。3、输出的可解释性不强，例如决策树

缺点：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。2.随机1)决策树算法非常容易过拟合，导致泛化能力不强。可以通过设置节点最少样本数量和限制决策树深度来改进。2)决策树会因为样本发生一点点的改动，就会导致树结构

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