excel决策树分类算法(决策树是一种分类算法)

1. 决策树是一种分类算法

决策树算法被称为CART或分类和回归树。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。

2. 决策树属于哪种算法

通过将关联规则与决策树算法相结合,形成一种基于关联规则的决策树算法。

该算法对不同时期同一事务的异种数据结构进行处理,得到一种可扩展的多分支分类决策树,使得改进后的决策树算法具有良好的可扩展性。

该算法解决了传统分类算法在数据集维度发生变化时分类过程无法持续进行的问题。

3. 决策树算法的定义

属于决策树算法的一种，利用信息增益获取最大特征，作为根节点。

4. 基于决策树的分类

信息树

把信息高速公路仅仅说成是一个网络，一个完美的计算机通信网络，那是个粗略通俗的说法。信息高速公路是一个包含5个基本要素的巨大系统，这就是：信息源、计算机服务站、通信网络、应用软件、消费类电子设备。

决策树是一个树状的图谱，每一个结点处是挑选某个特征维度和提问的地方，每一条边代表了对节点问题的回答。决策树的最底部的叶子（即不再有子节点的根节点）代表了决策树的一个最终判断或者分类结果。决策树的最终结果是非线性的，而且是由许多分段函数组成的非线性分界面。

5. 决策树是一种分类算法对吗

1.《决策思维》2.《模型与算法》

3.《机器学习》4.《神经网络》

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《数据挖掘与分析 概念与算法》

6. 决策树分类算法的主要思想

朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。

之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。

朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。

朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯概率的思想，假设属性之间相互独立，例如A和B，则P（B|A）代表A发生的情况下，B发生的概率。

具体的情况可以参见 刘未鹏大牛写的《数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法》

7. 决策树的构建过程中,常用的分类算法有哪些

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。

C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。

8. 决策树是一种分类算法吗

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。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，他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，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。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。

分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

9. 决策树算法是分类算法吗

监理工程师决策树是理论与法规里面的内容，

1.决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简便易行的实用方法。

　　2.特点：用一种树状图表示决策过程，通过事件出现的概率和损益期望值的计算比较，帮助决策者对行动方案作出抉择。

　　3.当工程监理单位不考虑竞争对手的情况（投标时往往事先不知道参与投标的竞争对手），仅根据自身实力决定某些工程是否投标及如何报价时，则是典型的风险型决策问题，适用于决策树法进行分析。

10. 决策树算法属于什么类型

决策树模型属于有监督学习算法，利用现有数据和标签构建决策树，然后在测试集上验证效果。根据样本不同的属性层层划分，最终把样本划分到不同的类中。

决策树（Decision Tree）算法是根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，这个模型可以高效的对未知的数据进行分类。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。如今决策树是一种简单但是广泛使用的分类器。常见的算法包括 CART (Classification And Regression Tree)、ID3、C4.5、随机森林 (Random Forest) 等。