决策树例题经典案例，管理学决策树例题经典案例

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于决策树例题经典案例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍决策树例题经典案例的解答，让我们一起看看吧。

c4.5决策树剪枝算法实例？

C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。

为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。

CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。

CART算法总是将当前样本集分割为两个子样本集，使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

写出常用的决策树算法简单介绍？

常用的决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。其中ID3采用信息增益作为属性选择的标准，C4.5则采用信息增益比，CART则采用基尼指数。这些算法的目的是构建一个分类或回归的决策树，用于预测未知数据的属性或输出值。它们在数据挖掘、机器学习等领域有着广泛的应用。

决策树思维模型？

这是一种在面对选择决策方案时，对其中的重要性、变量、概率、损益值进行计算和评估，最终得出最优方案的思维。属于众多思维模型中的决策型思维模型。

它由四个要素组成，分别是；方块结点、方案枝、圆形结点、概率枝。

工业上有哪些实用的决策树模型？

树模型（又称决策树或者树结构模型）：基本思想和方差分析中的变异分解极为相似。

目的（基本原则）：将总研究样本通过某些牲（自变量取值）分成数个相对同质的子样本。每一子样本因变量的取值高度一致，相应的变异/杂质尽量落在不同子样本间。所有树模型的算法都遵循这一基本原则。

不同树模型差异：差异在于对变异/杂质的定义不同。比如P值、方差、熵、Gini指数（基尼指数）、Deviance等作为测量指标。

树模型分类：根据预测的因变量类型，树结构模型可以分为分类树、回归树两大类。

常用算法：

CHAID（卡方自交互侦测决策树）—Chi-squared Automatic Interaction Detector

CRT（分类回归树）—Classification Regression Tree；

C5.0以信息熵的下降速度作为确定最佳分支变量和分割阀值的依据。面对数据遗漏和输入字段很多的问题时非常稳健。

QUEST：Quick、Unbiased、Efficient Statistical Tree的缩写。

决策树需要计算结点的纯度来选择最具显著性的切分（split）。通常，CART以Gini，C5以信息增益（熵），CHAID以卡方。虽然存在这样的差别，但他们树形状的不同更为重要一些。

工业上用随机森林用得较多，如果数据量和解释量都很大的话，决策树不如随机森林（即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果）

到此，以上就是小编对于决策树例题经典案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于决策树例题经典案例的4点解答对大家有用。