大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于決策樹例題經典案例的問題，于是小編就整理了4個相關介紹決策樹例題經典案例的解答，讓我們一起看看吧。

c4.5決策樹剪枝算法實例？

C4.5算法是在ID3算法的基礎上采用信息增益率的方法選擇測試屬性。 ID3算法和C4.5算法雖然在對訓練樣本集的學習中可以盡可能多地挖掘信息，但其生成的決策樹分支較大，規(guī)模較大。

為了簡化決策樹的規(guī)模，提高生成決策樹的效率，又出現了根據GINI系數來選擇測試屬性的決策樹算法CART。

CART算法采用一種二分遞歸分割的技術，與基于信息熵的算法不同，CART算法對每次樣本集的劃分計算GINI系數，GINI系數，GINI系數越小則劃分越合理。

CART算法總是將當前樣本集分割為兩個子樣本集，使得生成的決策樹的每個非葉結點都只有兩個分枝。因此CART算法生成的決策樹是結構簡潔的二叉樹。

寫出常用的決策樹算法簡單介紹？

常用的決策樹算法包括ID3、C4.5、CART等。其中ID3采用信息增益作為屬性選擇的標準，C4.5則采用信息增益比，CART則采用基尼指數。這些算法的目的是構建一個分類或回歸的決策樹，用于預測未知數據的屬性或輸出值。它們在數據挖掘、機器學習等領域有著廣泛的應用。

決策樹思維模型？

這是一種在面對選擇決策方案時，對其中的重要性、變量、概率、損益值進行計算和評估，最終得出最優(yōu)方案的思維。屬于眾多思維模型中的決策型思維模型。

它由四個要素組成，分別是；方塊結點、方案枝、圓形結點、概率枝。

工業(yè)上有哪些實用的決策樹模型？

樹模型（又稱決策樹或者樹結構模型）：基本思想和方差分析中的變異分解極為相似。

目的（基本原則）：將總研究樣本通過某些牲（自變量取值）分成數個相對同質的子樣本。每一子樣本因變量的取值高度一致，相應的變異/雜質盡量落在不同子樣本間。所有樹模型的算法都遵循這一基本原則。

不同樹模型差異：差異在于對變異/雜質的定義不同。比如P值、方差、熵、Gini指數（基尼指數）、Deviance等作為測量指標。

樹模型分類：根據預測的因變量類型，樹結構模型可以分為分類樹、回歸樹兩大類。

常用算法：

CHAID（卡方自交互偵測決策樹）—Chi-squared Automatic Interaction Detector

CRT（分類回歸樹）—Classification Regression Tree；

C5.0以信息熵的下降速度作為確定最佳分支變量和分割閥值的依據。面對數據遺漏和輸入字段很多的問題時非常穩(wěn)健。

QUEST：Quick、Unbiased、Efficient Statistical Tree的縮寫。

決策樹需要計算結點的純度來選擇最具顯著性的切分（split）。通常，CART以Gini，C5以信息增益（熵），CHAID以卡方。雖然存在這樣的差別，但他們樹形狀的不同更為重要一些。

工業(yè)上用隨機森林用得較多，如果數據量和解釋量都很大的話，決策樹不如隨機森林（即在變量（列）的使用和數據（行）的使用上進行隨機化，生成很多分類樹，再匯總分類樹的結果）

到此，以上就是小編對于決策樹例題經典案例的問題就介紹到這了，希望介紹關于決策樹例題經典案例的4點解答對大家有用。