决策树的概述——这意味着,使用,和类型

树上有各种类比生活,因此,其中一个已经影响到机器学习。决策树覆盖的方面分类和回归。

分类和组装数据选项是最重要的步骤之一。决策树是这件事的最有力的工具。因此形成了一个基地,了解其他数据科学课程的前景。

虽然决策树学习包括决策的树状模型和数据挖掘中是一个常用的工具产生一个策略来达到某一特定目标,应用决策树机器学习指南。因此,本文处理给你的决策树的概述。

决策树是什么?

数据预测和组装,决策树学习就像最强的武器。

这是一个类型的流程图与多个分支代表一个现实生活中的树结构。每个内部节点显示测试执行任何属性,每个分支是一个测试的结果。每个决策树中的叶子节点都有一个类标签显示它代表什么。

决策树简化复杂问题的决策困境。决策树提供了一种有效的结构布局问题和选项使用给定树的盒子。通过这个,可以调查你的选项来产生一个合适的结果。

此外,决策树帮助您识别所有类型的风险问题。整棵树描述了平衡风险的概述,管理和奖励有关的话题。执行决策树的问题被认为是一个明智的选择,许多数据科学家,因为他们擅长决策风险和回报。

在本指南中,我们观察到模型的所有项目的可能的结果。它代表了资源成本、公用事业以及可能的后果。

决策树提供的方式给所有类型的算法不同的控制语句。有利的结果可以用一个适当的决策树的分支。

建设和决策树的代表

决策树学习的帮助下将其资源子集。

这些子集分为基于属性-值测试。这个过程是应用于每个子集,这就叫做递归分区。

在这个决策树学习模块中,我们观察到一个决策树分类器的建设不需要任何特定领域的知识。因此,探索知识发现是完美的。

决策树处理高维度的数据。根据各种数据科学课程,决策树分类器都有足够的精度。决策树是一个典型的归纳学习方法知识分类。

这有助于分类实例在一个特定的方式。决策树分类下这些实例从根到叶子节点,因此采取root-up-lead-down方法。

类型的决策树

决策树学习算法的形式是最好的工具。

这些算法都是基于各种方法。在决策树的优点根据这个决策树的概述,有很多。

他们提高预测模型的精度;他们可以很容易地解释复杂的数据模型,并提供稳定性。这种树表明他们的学习有效地适应非线性关系由于其能力来解决数据拟合与回归的挑战。

在分类方面,这些树的两大类型。这些都是基于目标变量和连续变量

• 分类变量

这种类型包括分类目标变量。他们分为大类处理。一个例子可以是或否的类别。和被测试每个类别在是或否类别。这些决策树是相对简单的。

• 连续变量

一个连续变量决策树是一个连续目标变量。例如,个人的收入水平可以预测基于不同子集的信息,如职业、年龄、工作稳定,等等。在这里,决策树是学习更复杂,涉及到多个节点。

画一个决策树的步骤

以下是画一个决策树所需的步骤:

1. 首先决定你必须做出决策树。做一些小的平方代表你的决定向左边的纸。确保是干净的和没有任何标志。
2. 从这个新盒子,向右画轮廓,使写作空间每个可能的决定。写这部分的所有可能的决策。不要混杂或杂物。它们之间保持一个像样的空间写正确的决定。
3. 在每一行,思考决定写在那里。考虑各种结果在这一步的结果和相应的标记。如果你对某个决定或不确定的结果,然后用一个圆圈标记线。如果你想让另一组决定,画一个正方形来表示它。使它更简单,在决策树中,方块代表可能的结果和圈子不确定的结果。
4. 开始新的决策广场在你的决策树。画线代表所有可能的结果做决定时你可以选择。在这一步中,记下所有的结果和决定带领你走向最初的决定。

审查和评估你的决策树

绘制决策树后,下一步是检查和评估在实际的理由。评估过程是通过分配一个数值正方形和圆。

评估所有可能的结果决定。然后寻找完美的估计成本使它有效的作为你的问题的决策。用这种方法,你可以评估你的决策树。

决策树的计算值

赋值的决策树后,下一步是计算值生成一个有效的结果。这里的实际评估决策树。

这将使你更有效地做出决定。你需要记录结果后计算。

应用决策树

现在,这些树的结构和类型是已知的,第二行是不同的应用程序的这个决策树指南机器学习。其应用范围从多个领域迎合在数据分析和客户满意度。

• 有助于评估潜在的增长机会

这种树木的最重要的应用程序包括评估所有类型的未来增长的商业机会。需要帮助从历史数据和预测未来的利润基础上的趋势。业务策略可以设置多提前如果决策树表示的销售不断增长的商业组织。

• 使用人口寻找潜在客户

决策树也有助于发现人口寻找未来各领域,并承诺客户。他们帮助你简化公司的营销预算,作出明智的投资决策。公司的总体收入会减少投资,没有一个特定的人口。

• 在多个领域作为一个强有力的支持工具

很多组织在金融和投资部门应用决策树的原则指南列出可能违约的客户。研究了客户的历史数据来确定他们的信誉。这有助于该行业避免巨大的损失。

这些决策树也用于操作物流计划在其他领域如医疗、金融、法律、和教育。

决策树的优点和缺点

几乎对每样东西都有两面性。根据数据科学课程,这也适用于这样的树。有许多优点和缺点这个模型的数据表示。

优势

• 很容易阅读和解释数据使用决策树。它不需要先验统计知识来分析这些结果。这些数据也可以产生未来的见解成本,选择营销策略,等等。
• 它是容易的,需要较少的努力准备比其他决策技术在机器学习决策树。没有复杂的计算,它可以预测目标变量用一块准备好信息。
• 有更少的情况下的缺失值和错误使用决策树当变量是有针对性的。因此,的过程数据清理不那么复杂的主题,令人厌烦。

缺点

• 决策树是高度不稳定的。一个小修改的数据可能会导致巨大的变化在决策树的结构。这些改变可以通过机器学习技术的帮助像装袋或提高。
• 当目标是预测连续变量的结果,预测不可靠和有效的。

结束!

然而,决策的好处的帮助下决策树多的缺点。

——因此,这个决策树概述可以创造奇迹来预测你的营销趋势和潜在利润。

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