决策树分类方法的特点？

决策树(Decision Tree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量（影响因素X），‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量（被影响项Y）。决策树模型时，其可首先对年龄进行划分，比如以70岁为界，年龄大于70岁时，可能更容易归类为‘患癌症’，接着对体重进行划分，比如大于50公斤为界，大于50公斤时更可能划分为‘患癌症’，依次循环下去，特征之间的逻辑组合后（比如年龄大于70岁，体重大于50公斤），会对应到是否患癌症这一标签上。

决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。训练数据用于建立模型使用，即建立特征组合与标签之间的对应关系，得到这样的对应关系后（模型后），然后使用测试数据用来验证当前模型的优劣。通常情况下，训练数据和测试数据的比例通常为9:1,8:2,7:3,6:4或者5:5（比如9:1时指所有数据中90%作为训练模型使用，余下10%作为测试模型好坏使用）。具体比例情况似研究数据量而定无固定标准，如果研究数据较少，比如仅几百条数据，可考虑将70%或者60%，甚至50%的数据用于训练，余下数据用于测试。上述中包括模型构建和模型预测两项，如果训练数据得到的模型优秀，此时可考虑将其进行保存并且部署出去使用（此为计算机工程中应用，SPSSAU暂不提供）；除此之外，当决策树模型构建完成后可进行预测，比如新来一个病人，他是否会患癌症及患癌症的可能性有多高。

决策树模型可用于特征质量判断，比如上述是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项，该四项对于‘是否患癌症’的预测作用重要性大小可以进行排名用于筛选出最有用的特征项。

决策树模型的构建时，需要对参数进行设置，其目的在于构建良好的模型（良好模型的标准通常为：训练数据得到的模型评估结果良好，并且测试数据时评估结果良好）。需要特别注意一点是：训练数据模型评估结果可能很好（甚至准确率等各项指标为100%），但是在测试数据上评估结果确很糟糕，此种情况称为‘过拟合’。因而在实际研究数据中，需要特别注意此种情况。模型的构建时通常情况下参数设置越复杂，其会带来训练数据的模型评估结果越好，但测试效果却很糟糕，因而在决策树构建时，需要特别注意参数的相关设置，接下来会使用案例数据进行相关说明。

决策树模型的原理上，其第1步是找出最优的特征和其分割点，比如影响是否患癌症的特征最可能是年龄，并且分割点可能是70岁，小于70岁可能归为‘不患癌症’，70岁及以上可能归为‘患癌症’。此第1步时会涉及到2个专业名词，分别是‘节点分裂标准’和‘节点划分方式’。第2步是找出次优的特征和其分割点，继续进行拆分。一直循环下去。

关于决策树模型时，通常涉及到以下参数值，如下：

节点分裂标准：其指模型找到特征优先顺序的计算方式，共有两种，分别是gini系数和entropy系数，二者仅为计算标准的区别功能完全一致，一般情况下使用gini系数。

SPSSAU的操作如下：

决策树是?种树形结构，其中每个内部节点表??个属性上的测试，每个分?代表?个测试输出，每个叶节点代表?种类别。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发?概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值?于等于...

易康采用的面向对象分类，跟决策树不一样的。最大似然法属于非监督分类，概念完全不同

决策树是?种树形结构，其中每个内部节点表??个属性上的测试，每个分?代表?个测试输出，每个叶节点代表?种类别。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发?概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值?于等于...

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决策树分类方法的特点?
答：决策树模型时，其可首先对年龄进行划分，比如以70岁为界，年龄大于70岁时，可能更容易归类为‘患癌症’，接着对体重进行划分，比如大于50公斤为界，大于50公斤时更可能划分为‘患癌症’，依次循环下去，特征之间的逻辑组合后（比如年龄大于70岁，体重大于50公斤），会对应到是否患癌症这一标签上。决策树...

算法有哪些特点?并一一举例说明?
答：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合；适用数据范围：数值型和标称型 CART分类与回归树:决策树分类方法，采用基于...

常见决策树分类算法都有哪些?
答：ID3算法的优点就是方法简单、计算量小、理论清晰、学习能力较强、比较适用于处理规模较大的学习问题。缺点就是倾向于选择那些属性取值比较多的属性，在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高。3....

决策树的优点在于
答：可解释性强：决策树提供了清晰的决策路径和规则，使得人们可以理解模型是如何做出决策的。这使得决策树在需要解释模型结果或者进行决策解释时非常有用。适用于多种类型的数据：决策树可以用于处理各种类型的数据，包括分类数据和数值数据。此外，它们也可以处理缺失值和异常值，而无需对数据进行复杂的预处理。

树状分类法的定义
答：1、决策树分类：决策树分类是一种基于逻辑回归的分类方法，它将数据集分成一系列子集，每个子集对应一个节点，并根据每个节点的属性值进行判断和分类。决策树分类的主要优点是可以处理多分类问题，并且具有良好的可解释性。缺点是在处理大规模数据集时，容易出现过拟合的问题，并且容易受到噪声数据的影响。...

决策树分类算法有哪些
答：第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。问题二：数据挖掘分类方法决策树可以分多类么 数据挖掘,也称之为数据库中知识...

决策树法分为那几个步骤
答：对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。3、决策树剪枝 剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。【简介】决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。

决策树(Decision Tree)
答：  决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,其模型呈树状结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。本质上,决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括三个步骤: 特征选择 、 决策树的生成 和 决策树的修剪 。   分类决策树模型是一种描...

简述决策树模型有哪些重要特征
答：分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。决策树易于理解和实现，人们在在...

决策树的理解与应用
答：决策树🌲是一种基本的分类和回归的方法【以前总是下意识以为决策树只能用于分类，事实上还可以用于回归】。在分类问题中，决策树基于特征对实例进行分类，这个分类过程可以认为是if-then的规则集合，也可以认为是特征空间与类空间上的条件概率分布。NOTE: if—then规则集合具有一个重要的特征：...