四种决策树模型的特点是什么，决策树属于什么决策方法

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四种决策树模型的特点是什么，决策树属于什么决策方法

四种决策树模型的特点是什么？

四种决策树模型特点：

1.决策树方式结构简单，方便理解；

2.效率高，对训练集很大的情况较为合适；

3.决策树方式一般不用接受训练集数据外的知识；

4.决策树方式具有非常高的分类精确度。

决策树属于什么决策？

决策树属于风险型的决策。风险型指的就是未来情况无法确定但是，清楚每个事件出现的可能性,多级风险型决策对应的方式大多数情况下都是决策树法。但决策树的这样的明确性可能回带来误导。例如,决策树每个节点对应分割的定义都是很明确毫不含糊的,但是在实质上生活中这样的明确可能带来麻烦。

四种决策树模型的特点？

1) 可以生成可以理解的规则。

2) 计算量相对来说不是很大。

3) 可以处理连续和种类字段。

4) 决策树可以清晰的显示什么字段非常重要 缺点： 1) 对连续性的字段很难预测。 2) 对有这个时间顺序的数据，需不少预处理的工作。 3) 当类别太多时，错误可能就可以增多的比较快。 4) 大多数情况下的算法分类时，只是按照一个字段来分类。

决策树的定义？

决策树是一种流行的工具，广泛应用于运筹学、数据挖掘和机器学习等领域。决策树的定义因领域的不一样而不一样。我们集中在机器学习领域中应用的决策树的形式。具有更多的体地说，决策树可以用来处理监督机器学习子领域中的分类和回归问题。

我们将具体讲解了分类问题的决策树。除非另有说明，其余部分，我们将决策树作为分类问题的一个参考。

分类决策树是二叉树的一种特殊形式，用于分类。决策树中有两种类型的节点。

决策树这个词是谁？

决策树(Decision Tree)是在已知各自不同的情况出现可能性的基础上，通过构成决策树来求取净现值的希望值大于等于零的可能性，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方式是直观运用可能性分析的一种图解法。

最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是不少决策树算法的基础，涵盖ID3、C4.5和CART等。

决策树是结构化分析方式的图形工具？

决策树是一种描述加工的图形工具，合适描述问题处理中具有多个判断，而且，每个决策与若干条件相关。使用判断树进行描述时，应该从问题的文字描述中分清什么是判断条件，什么是判断的决策，按照描述材料中的联结词找出判断条件的从属关系、并列关系、选择关系，按照它们构造判断树。

判断树能清晰的表示复杂的条件组合与应做的动作当中的关系，它不用任何的说明，一眼完全就能够看出这当中的含义，因为这个原因易于掌控和使用。

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