本篇文章给大家谈谈决策树，以及决策树理论对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
什么是决策树
1、决策树(Decision Tree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量（影响因素X），‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量（被影响项Y）。
2、决策树是一种用于决策分析的图解法。在理解决策树之前，需要知道它基于已知的各种情况发生概率。决策者通过构建决策树，可以直观地看到不同决策路径下的可能结果及其概率。最终，决策者根据净现值的期望值是否大于等于零来评估项目风险，判断决策的可行性。
3、决策树是一种基于树形结构的分类模型，特别适合解决监督学习中的分类问题。它的基本原理是通过选择数据中的某个特征进行划分，将数据集按照特征值的不同进行分类。这一过程会递归地在每个子数据集中重复，直到满足特定的停止条件，比如数据集的数量小于某个阈值，或者是所有数据都归属于同一类别。
决策树怎么算期望值
(1)画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。(2)由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。
一般按反向的时间程序逐步计算，将各方案的几种可能结果的数值和它们各自的概率相乘，并汇总所得之和，其和就是该方案的期望值。比较不同方案的期望值，在比较方案考虑的是收益值时，则取最大期望值；若考虑的是损失时，则取最小期望值。舍弃的方案可在方案枝上画“11”符号，称为剪枝。
针对每一方案的各种收益，将其所对应的发生概率值与各个收益值相乘，再把这乘了之后的结果相加.决策树法就是把各个方案如此计算后的结果相比，看哪一个收益最大，就选择该方案。决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
决策树分析如下：决策点1：选择建设大工厂或小工厂。决策点2：建设大工厂后，销路好或差。决策点5：扩建后，销路好。决策点3：建设小工厂后，销路好。
决策树画法主要分为三个步骤，分别是：画决策树、计算期望值以及确定决策方案。第一步：画决策树。决策树的画法是从左至右进行分阶段展开的。首先需要分析决策点的起点，备选方案，以及各方案所面临的自然状态和概率。在起点画一个方框，从方框向右引出若干条直线代表备选方案。
决策树与逻辑回归的区别是什么
决策树与逻辑回归的主要区别体现在以下几个方面：模型原理不同 决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型。它通过一系列内部决策节点，将数据样本根据属性的不同进行划分，从而得出最终的分类或预测结果。
除外，逻辑回归和决策树还有一些应用上的区别。决策树的结果和逻辑回归相比略显粗糙。逻辑回归原则上可以提供数据中每个观察点的概率，而决策树只能把挖掘对象分为有限的概率组群。比如决策树确定17个节点，全部人口就只能有17个概率，在应用上受到一定限制。
逻辑回归：逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。与线性回归不同，逻辑回归的结果是两个离散值，通常用于估计某个事件发生的概率。它通过将特征映射到介于0和1之间的概率值，然后使用S型曲线将数据点分为两个类别。 决策树：决策树是一种基于树结构的分类或回归算法。
常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。详细解释： 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断，将数据逐步划分到不同的类别中。
基础算法篇决策树：犹如一棵生长的数据逻辑树，清晰直观，易于理解，但对于数据噪声敏感。逻辑回归：简单且易于解释，适用于线性可分问题，但对于非线性关系处理欠佳。SVM：擅长处理高维数据，但对参数敏感，需要精细调整。朴素贝叶斯：处理缺失数据能力强，但假设特征独立，可能影响预测准确性。
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