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決策論中 (如風險管理),決策樹(Decision tree)由一個決策圖和可能的結果(包括資源成本和風險)組成, 用來創建到達目標的規劃。決策樹建立并用來輔助決策,是一種特殊的樹結構。決策樹是一個利用像樹一樣的圖形或決策模型的決策支持工具,包括隨機事件結果,資源代價和實用性。它是一個算法顯示的方法。決策樹經常在運籌學中使用,特別是在決策分析中,它幫助確定一個能最可能達到目標的策略。如果在實際中,決策不得不在沒有完備知識的情況下被在線采用,一個決策樹應該平行概率模型作為最佳的選擇模型或在線選擇模型算法。決策樹的另一個使用是作為計算條件概率的描述性手段。 查看詳情>>

分類樹分析是當預計結果可能為離散類型(例如三個種類的花,輸贏等)使用的概念。 回歸樹分析是當局域結果可能為實數(例如房價,患者住院時間等)使用的概念。 CART分析是結合了上述二者的一個概念。CART是Classification And Regression Trees的縮寫. CHAID(Chi-Square Automatic Interaction Detector) 查看詳情>>

在教學中的使用 決策樹,影響性圖表,應用函數以及其他的決策分析工具和方法主要的授課對象是學校里商業、健康經濟學和公共衛生專業的本科生,屬于運籌學和管理科學的范疇。 舉例闡述 下面我們用例子來說明: 小王是一家著名高爾夫俱樂部的經理。但是他被雇員數量問題搞得心情十分不好。某些天好像所有人都來玩高爾夫,以至于所有員工都忙的團團轉還是應付不過來,而有些天不知道什么原因卻一個人也不來,俱樂部為雇員數量浪費了不少資金。 查看詳情>>

對于決策樹,數據的準備往往是簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把數據一般化,比如去掉多余的或者空白的屬性。 能夠同時處理數據型和常規型屬性。其他的技術往往要求數據屬性的單一。 是一個白盒模型如果給定一個觀察的模型,那么根據所產生的決策樹很容易推出相應的邏輯表達式。 易于通過靜態測試來對模型進行評測。表示有可能測量該模型的可信度。 在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的結果。 查看詳情>>

剪枝是決策樹停止分支的方法之一,剪枝有分預先剪枝和后剪枝兩種。預先剪枝是在樹的生長過程中設定一個指標,當達到該指標時就停止生長,這樣做容易產生“視界局限”,就是一旦停止分支,使得節點N成為葉節點,就斷絕了其后繼節點進行“好”的分支操作的任何可能性。不嚴格的說這會已停止的分支會誤導學習算法,導致產生的樹不純度降差最大的地方過分靠近根節點。后剪枝中樹首先要充分生長,直到葉節點都有最小的不純度值為止,因而可以克服“視界局限”。然后對所有相鄰的成對葉節點考慮是否消去它們,如果消去能引起令人滿意的不純度增長,那么執行消去,并令它們的公共父節點成為新的葉節 查看詳情>>

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