決策樹

  • 决策树(Decision Tree)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
  • 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

是一個風險評估和預測的好工具.  最近也在看賽局理論,   這是我以前英國同學的學術專長.  decisoin tree 的觀念的應用無所不在, 想辦法讓理論生活化, 應用化, 讓這些決策工具應用在自己的人生. 企業裡懂這些決策工具的高層主管也不多, 但我很多年前以前真的遇到一個年輕主管 非常會做決策,  所做的決定都很漂亮,  每批貨, 每個價格, 條款, 客戶之間的平衡拿捏很不錯.   工廠裡,品保系統 有些也是有用決策樹 , 尤其狀況混沌不明時, 新產品開發遇到很多瓶頸, 每個瓶頸都是一個決策點. 生活裡,剪刀石頭布也是一種決策遊戲, 幾個人同時剪刀時頭布, 最後選出人選, 或事件. 這要當成心法來練, 做決策用的到.

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树

一个决策树包含三种类型的节点:
  1. 决策节点:通常用矩形框来表示
  2. 机会节点:通常用圆圈来表示
  3. 终结点:通常用三角形来表示

20160528-decisiontree-chart

决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法

在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类

每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试

所以 大數據資料對決策樹能有幫助. 最好把Python 學好, Python 語言極適合處理大數據的髒資料.

(Ref:http://baike.baidu.com/view/589872.htm)

 

 

 

 

 

 

 

 

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