{耀世娱乐}（决策树经典例题及答案）

本文：

• 1、决策树适合什么决策
• 2、决策树的构成要素
• 3、决策树计算公式
• 4、什么是决策树?

决策树适合什么决策

本题涉及的考点是决策树分析法。决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简便易行的实用方法，其特点是用一种树状图表示决策过程，通过事件出现的概率和损益期望值的计算比较，帮助决策者对行动方案作出抉择。

决策树适用于风险性决策类型的决策。根据查询相关公开信息显示，风险型决策，是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，实现决策目标必须冒一定风险。

风险型决策。根据手机版网查询显示，决策树适合风险型类型的决策。树状图表现了两种不同的决策环节，一种是主观抉择环节，另一种是客观抉择环节。

分类问题：决策树非常适合用于分类问题，即预测一个离散的类别标签。例如，根据客户的信用历史、年龄、收入等特征来预测他们是否会违约贷款。

决策树的构成要素

决策树的构成有四个要素：决策点、方案枝、状态节点和概率枝。决策树是以决策节点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。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。

决策树构成的基本要素包括：节点、分支、根节点、叶节点、特征、特征值、决策规则等。决策树案例 决策树是一种基于树形结构来进行决策分析的模型。它通过将样本数据集分成许多小的子集，每个子集包含具有相似特征的数据点。

该构成要素有五个：决策结点、方案枝、状态结点、概率枝、结果结点。决策结点：是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳方案。

决策树计算公式

1、决策树计算公式公式：H(X)=–∑P(x)log[P(x)]H(x)：表示熵 P(x)：表示x事件发生的概率。

2、条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。

3、决策过程涉及从多个选择中确定一个最终的行动方案。每个决策都会产生一个结果，这些结果最好、最坏和最可能的情景共同决定了总的EMV。总EMV的计算公式为：最佳情景值 + 最坏情景值 + 最可能情景值。

4、 熵来表示信息的复杂度，熵越大，信息也就越复杂，公式如下：那些算法能够实现决策树？ 在决策树构建过程中，什么是比较重要的。

什么是决策树?

决策树是一种图解法。决策树（DecisionTree）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，是直观运用概率分析的一种图解法。

决策树（Decision Tree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。

决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

决策树是一种解决分类问题的算法。决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。

决策树，是要你做出分析重点是在结果，也就是说，你要执行一项案例最终的决定和结果确认。

决策树法属于什么决策方法如下：决策树属于风险型的决策。风险型指的就是未来情况不确定但是知道每个事件发生的概率，多级风险型决策对应的方法一般都是决策树法。但决策树的这种明确性可能回带来误导。