決策樹分析是一種基于風(fēng)險的決策方法，它利用圖論中的概率和樹來比較決策中的不同方案，從而得到最優(yōu)方案。在圖論中，樹是連通的無環(huán)有向圖。階數(shù)為0的點稱為根，階數(shù)為0的點稱為葉，葉外的點稱為內(nèi)點。決策樹由樹

決策樹分析是一種基于風(fēng)險的決策方法，它利用圖論中的概率和樹來比較決策中的不同方案，從而得到最優(yōu)方案。在圖論中，樹是連通的無環(huán)有向圖。階數(shù)為0的點稱為根，階數(shù)為0的點稱為葉，葉外的點稱為內(nèi)點。決策樹由樹根（決策節(jié)點）、其他內(nèi)部點（方案節(jié)點和狀態(tài)節(jié)點）、葉子（端點）、分支（方案分支和概率分支）、概率值和盈虧值組成。

決策樹是用來解決哪類決策問題的？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因為他們獲得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如果你認(rèn)為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關(guān)注它。謝謝您

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

決策樹是一種預(yù)測模型；它表示對象屬性和對象值之間的映射關(guān)系。樹中的每個節(jié)點表示一個對象，每個分支路徑表示一個可能的屬性值，而每個葉節(jié)點對應(yīng)于從根節(jié)點到葉節(jié)點的路徑所表示的對象值。決策樹只有一個輸出，如果需要復(fù)雜的輸出，可以建立一個獨立的決策樹來處理不同的輸出。決策樹是數(shù)據(jù)挖掘中常用的一種技術(shù)，它既可以用來分析數(shù)據(jù)，也可以用來進(jìn)行預(yù)測。

從數(shù)據(jù)生成決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)稱為決策樹學(xué)習(xí)，俗稱決策樹學(xué)習(xí)。

決策樹包含三種類型的節(jié)點：決策節(jié)點：矩形框通常用于表示機(jī)會節(jié)點；圓通常用于表示終點；三角形通常用于表示

1。決策樹分析方法能顯示決策過程，形象具體，容易發(fā)現(xiàn)問題。1決策樹分析可以將風(fēng)險決策的各個環(huán)節(jié)聯(lián)系起來，形成一個統(tǒng)一的整體，有利于決策過程中的思考，便于比較各種方案的優(yōu)劣。三。決策樹分析可用于定性分析和定量計算。

決策樹繪制時決策點用什么表示？

決策樹是一種基于已知各種情況發(fā)生概率的決策分析方法，通過構(gòu)造決策樹，計算凈現(xiàn)值期望值大于或等于零的概率，評價項目風(fēng)險，判斷其可行性。它是一種直觀地運用概率分析的圖解方法。決策樹的優(yōu)點和缺點：1）能夠生成可理解的規(guī)則。

2）計算量相對較小。

3）您可以處理連續(xù)字段和類型字段。

4）決策樹可以清楚地顯示哪些字段更重要。缺點：1）難以預(yù)測連續(xù)場。2） 對于具有時間序列的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行大量的預(yù)處理。3） 當(dāng)類別太多時，錯誤可能會增加得更快。4） 一般算法分類，只根據(jù)一個字段進(jìn)行分類。