有关决策树的例题 决策树是用来解决哪类决策问题的？

决策树分析是一种基于风险的决策方法，它利用图论中的概率和树来比较决策中的不同方案，从而得到最优方案。在图论中，树是连通的无环有向图。阶数为0的点称为根，阶数为0的点称为叶，叶外的点称为内点。决策树由树根（决策节点）、其他内部点（方案节点和状态节点）、叶子（端点）、分支（方案分支和概率分支）、概率值和盈亏值组成。

决策树是用来解决哪类决策问题的？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

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既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

决策树是一种预测模型；它表示对象属性和对象值之间的映射关系。树中的每个节点表示一个对象，每个分支路径表示一个可能的属性值，而每个叶节点对应于从根节点到叶节点的路径所表示的对象值。决策树只有一个输出，如果需要复杂的输出，可以建立一个独立的决策树来处理不同的输出。决策树是数据挖掘中常用的一种技术，它既可以用来分析数据，也可以用来进行预测。

从数据生成决策树的机器学习技术称为决策树学习，俗称决策树学习。

决策树包含三种类型的节点：决策节点：矩形框通常用于表示机会节点；圆通常用于表示终点；三角形通常用于表示

1。决策树分析方法能显示决策过程，形象具体，容易发现问题。1决策树分析可以将风险决策的各个环节联系起来，形成一个统一的整体，有利于决策过程中的思考，便于比较各种方案的优劣。三。决策树分析可用于定性分析和定量计算。

决策树绘制时决策点用什么表示？

决策树是一种基于已知各种情况发生概率的决策分析方法，通过构造决策树，计算净现值期望值大于或等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性。它是一种直观地运用概率分析的图解方法。决策树的优点和缺点：1）能够生成可理解的规则。

2）计算量相对较小。

3）您可以处理连续字段和类型字段。

4）决策树可以清楚地显示哪些字段更重要。缺点：1）难以预测连续场。2） 对于具有时间序列的数据，需要进行大量的预处理。3） 当类别太多时，错误可能会增加得更快。4） 一般算法分类，只根据一个字段进行分类。

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