什么是决策树分析法,什么是决策树
什么是决策树分析法目录
什么是决策树分析法
决策树分析法是一种常用的数据分析方法，它通过将数据拆分成不同的分支，对每个分支进行分类或者进一步的决策分析，最终得出最优的决策方案。
决策树分析法的优点在于它能够清晰地展示出决策的流程和逻辑，使得决策者可以更加直观地了解数据和信息之间的关系，从而更好地进行决策。同时，决策树分析法也能够帮助决策者更好地预测未来的趋势和可能性，以及更好地评估不同方案的风险和收益。
在具体应用中，决策树分析法通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集和处理：收集需要进行分析的数据，并进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 构建决策树：根据数据的特点和目标，构建一个合适的决策树模型，将数据拆分成不同的分支。
3. 训练和测试：使用已知的数据集对决策树进行训练和测试，以评估其准确性和可靠性。
4. 应用和优化：将决策树应用于实际场景中，并根据实际情况进行优化和调整。
总之，决策树分析法是一种非常有用的数据分析方法，能够帮助决策者更好地理解和处理数据，从而做出更加科学和准确的决策。以上。收到你的喜欢啦收到你的喜欢啦
什么是决策树
决策树是一种图解法。
决策树（DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
决策树的剪枝
剪枝是决策树停止分支的方法之一，剪枝有分预先剪枝和后剪枝两种。
预先剪枝是在树的生长过程中设定一个指标，当达到该指标时就停止生长，这样做容易产生“视界局限”，就是一旦停止分支，使得节点N成为叶节点，就断绝了其后继节点进行“好”的分支操作的任何可能性。
不严格的说这些已停止的分支会误导学习算法，导致产生的树不纯度降差最大的地方过分靠近根节点。
后剪枝中树首先要充分生长，直到叶节点都有最小的不纯度值为止，因而可以克服视界局限。
然后对所有相邻的成对叶节点考虑是否消去它们，如果消去能引起令人满意的不纯度增长，那么执行消去，并令它们的公共父节点成为新的叶节点。
以上内容参考
什么是决策分析
决策分析，一般指从若干可能的方案中通过决策分析技术，如期望值法或决策树法等，选择其一的决策过程的定量分析方法。
决策分析一般分四个步骤：(1)形成决策问题，包括提出方案和确定目标；(2)判断自然状态及其概率；(3)拟定多个可行方案；(4)评价方案并做出选择。
常用的决策分析技术有：确定型情况下的决策分析，风险型情况下的决策分析，不确定型情况下的决策分析。
如何运用决策树进行决策分析
决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局，明确思路，比较各种备选方案预期结果进行决策的方法。
决策树分析法通常有6个步骤。
第一步：明确决策问题，确定备选方案。
对要解决的问题应该有清楚的界定，应该列出所有可能的备选方案。
第二步：绘出决策树图形。
决策树用3种不同的符号分别表示决策结、机会结、结局结。
决策结用图形符号如方框表示，放在决策树的左端，每个备选方案用从该结引出的]个臂(线条)表示；实施每一个备选方案时都司能发生一系列受机遇控制的机会事件，用图形符号圆圈表示，称为机会结，每一个机会结司以有多个直接结局，例如某种治疗方案有3个结局(治愈、改善、药物毒性致死)，则机会结有3个臂。
最终结局用图形符号如小三角形表示，称为结局结，总是放在决策树最右端。
从左至右机会结的顺序应该依照事件的时间先后关系而定。
但不管机会结有多少个结局，从每个机会结引出的结局必须是互相排斥的状态，不能互相包容或交叉。
第三步：明确各种结局可能出现的概率。
可以从文献中类似的病人去查找相关的概率，也可以从临床经验进行推测。
所有这些概率都要在决策树上标示出来。
在为每一个机会结发出的直接结局臂标记发生概率时，必须注意各概率相加之和必须为1.0。
第四步：对最终结局用适宜的效用值赋值。
效用值是病人对健康状态偏好程度的测量，通常应用0-1的数字表示，一般最好的健康状态为1，死亡为0。
有时可以用寿命年、质量调整寿命年表示。
第五步：计算每一种备远方案的期望值。
计算期望值的方法是从"树尖"开始向"树根"的方向进行计算，将每一个机会结所有的结局效用值与其发生概率分别相乘，其总和为该机会结的期望效用值。
在每一个决策臂中，各机会结的期望效用值分别与其发生概率相乘，其总和为该决策方案的期望效用值，选择期望值最高的备选方案为决策方案。
第六步：应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。
敏感分析的目的是测试决策分析结论的真实性。
敏感分析要回答的问题是当概率及结局效用值等在一个合理的范围内变动时，决策分析的结论会不会改变。
