大数据算法决策树（大数据决策分析思维导图）

本篇目录：

1、决策树在大数据集训练方面有何优势?2、决策树分类算法有哪些3、常见决策树分类算法都有哪些?4、决策树基本概念及算法优缺点5、决策树法的基本步骤

决策树在大数据集训练方面有何优势?

1、用决策树训练大量数据集最节约时间的是减少树的深度。

2、减少数的深度用决策树法训练大量数据集最节约时间。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。

3、下面用决策树法训练最节约时间的是减少数。决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。决策树算法在决策领域有着广泛的应用，比如个人决策、公司管理决策等。

4、其实决策树倍受大家欢迎的原因就是其中的一个优势，那就是易于解释。同时决策树可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的，因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分。

决策树分类算法有哪些

1、CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。

2、决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。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。

3、用决策树进行分类的方法为：收集数据、准备数据、构建决策树、评估决策树、应用决策树、维护和更新决策树等。收集数据 确定要解决的问题，并收集相关的数据。这可能包括从数据库、调查、传感器或其他来源获取的数据。

4、常见的分类算法如下：（1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。

5、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。

常见决策树分类算法都有哪些?

常见决策树分类算法 CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。

CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。

（2）贝叶斯 贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。

决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。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。

决策树基本概念及算法优缺点

)决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。缺点：1)对连续性的字段比较难预测；2)对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；3)当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；4)一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。

决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。决策树算法在决策领域有着广泛的应用，比如个人决策、公司管理决策等。

决策树缺点：对连续性的字段的预测较难，在有时间序列的数据集上面会花费过多时间预处理。容易出现过拟合，即决策树学习可能创建一个过于复杂的树，并不能很好的预测数据。

可扩展性和高效性：决策树的构建和预测过程通常非常高效。在大规模数据集上，决策树的算法可以很快地生成模型并进行预测。对缺失值和异常值的鲁棒性：决策树对于缺失值和异常值的处理相对较好。

Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3， C5和C0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。

这一过程通常是一个递归选择最优特征，并根据特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好分类的过程。这一过程对应着特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

决策树法的基本步骤

决策树法的几个关键步骤是：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。

决策树分析方法的基本步骤 绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。

利用决策树进行决策的过程是由右向左，逐步后退。根据右端的损益值和概率枝上的概率，计算出同一方案的期望损益值的大小来选择最优方案。

基本步骤：从左到右顺序画一个决策树，这是一个决策问题的重新分析过程。从右到左计算每个方案的期望值，并将结果写在对应的方案节点上方。的期望值是沿着决策树的相反方向从右到左计算的。

决策树剪枝 剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。【简介】决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。

问：简述利用决策树分析法进行决策的具体步骤？校解析答案： 问题的决策目标是，选择什么方案增加服装资源，保障货源供应，满足市场需求，以使企业服装经营收益值最大。

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