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决策树优缺点及适用场景

时间:2017-08-31 21:05:44      阅读:214      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:方法   最大的   bsp   算法   估计   目标   这一   经济   不同   

##从智库百科摘取

优点:

1、可以生成可以理解的规则

2、计算量相对不是很大

3、可以处理连续和种类字段

4、可以清晰的显示哪些字段比较重要(这一特性可以用于特征选择)

缺点:

1、对连续型字段比较难预测

2、对于有时间顺序数据,需要许多预处理工作(为什么?)

3、当类别较多时,错误可能增加的比较快

4、对处理特征关联性比较强的数据时,表现的不是太好

5、一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类(为什么?)

适用范围:

1、应用决策树决策方法必须具备以下条件:

(1)具有决策者期望达到的明确目标

(2)存在决策者可以选择的两个以上的可行的备选方案

(3)存在决策者无法控制的两个以上不确定因素

(4)不同方案在不同因素下的收益或损失可以计算出来

(5)决策者可以估计不确定因素发生的概率

2、从以上介绍可以看出决策树法具有许多优点:条理清晰,程序严谨,定量、定性分析相结合,方法简单,易于掌握,应用性强,适用范围广等。人们逐渐认识到,在投资方案比较选择时考虑时间因素,建立时间可比原则和条件的重要性。当今的社会经济活动中,竞争日趋激烈,现代企业的经营方向面临着许多可供选择的方案,如何用最少的资源,赢得最大的利润以及最大限度地降低企业的经营风险,是企业决策者经常面对的决策问题,决策树法能简单明了地帮助企业决策层分析企业的经营风险和经营方向。必然地,随着经济的不断发展,企业需要做出决策的数量会不断地增加,而决策质量的提高取决于决策方法的科学化。企业的决策水平提高了,企业的管理水平就一定会提高。

 

决策树优缺点及适用场景

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原文地址:http://www.cnblogs.com/miranda-zxh/p/7460344.html

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