决策树模型通过分支节点表示不同的决策路径,叶节点则代表各种可能的结果或输出。每个内部节点(非叶节点)代表一个测试条件或决策点,根据该条件的不同取值,决策路径会导向不同的子节点。
决策树模型,是一种基于树结构的监督学习算法,是在已知各种情况发生概率的基础上,基于树状结构求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,进行决策分析的图形化工具。
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决策树模型通过分支节点表示不同的决策路径,叶节点则代表各种可能的结果或输出。每个内部节点(非叶节点)代表一个测试条件或决策点,根据该条件的不同取值,决策路径会导向不同的子节点。
决策节点(树根):这是决策树的起点,表示需要做出决定。
方案分支:由决策结点引出若干条细支,每条细支代表一个可能的方案或决策路径,这些细支被称为方案分支。
机会节点:表示不确定事件或未知结果。
概率分支:由状态节点引出的分支称为概率分支。概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目,每个分枝上需要注明该状态的内容和出现的概率。
终端节点(树叶):也称为结束节点,这是决策流程的终点,反映了在不同条件下的最终状态或决策结果。
1. 明确决策目标,确保树根节点精准反映核心问题。
2. 分支设计需遵循互斥且完备原则,每个节点仅对应一个明确条件,分支覆盖所有可能情况,避免遗漏或重叠。
3. 验证逻辑一致性,确保从根到叶的每条路径均符合实际业务规则。
商业分析:客户细分与精准营销,根据客户年龄、消费习惯等特征划分群体,制定针对性策略;还能辅助产品定价,分析成本、市场需求等因素对价格的影响,确定最优售价。
医疗诊断:帮助医生根据患者症状、检查结果等逐步诊断疾病,提高诊断准确性与效率。
信用评估:依据收入、负债、信用记录等判断贷款风险等级,决定是否放贷。
需整理特征(如年龄、收入)和目标变量(如是否购买),并处理缺失值或异常值,确保数据质量。
决策树适合处理数值型(如年龄、收入)和类别型(如性别、职业)数据。
合并低频或相似分支,聚焦关键决策点,或拆分复杂子树为独立模块。
决策树通过分支规则分层决策,适合非线性关系;逻辑回归直接输出概率,适合线性可分问题。数据复杂时优先试决策树。
采用颜色、形状等视觉元素区分节点类型(如决策、机会、结果),增强可读性。