大家好，关于决策树方法的基本内涵很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于决策树法的概念的知识，希望对各位有所帮助！
决策树的基本思想是什么
1、决策树主函数 各种决策树的主函数都大同小异，本质上是一个递归函数。该函数的主要功能是按照某种规则生长出决策树的各个分支节点，并根据终止条件结束算法。一般来讲，主函数需要完成如下几个功能。
2、树以代表训练样本的单个结点开始。2）如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并用该类标记。
3、决策树算法 决策树算法是一种常用的监督分类算法，其基本原理是将数据转化为决策树，通过对属性的判断来进行分类。决策树可以自动学习属性之间的关系，从而生成可解释的分类模型。
简述决策树的原理和方法。
决策树是我们管理学中计算分险型决策的主要方法。
决策树生成： 根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长。 树结构来说，递归结构是最容易理解的方式。 剪枝：决策树容易过拟合，一般来需要剪枝，缩小树结构规模、缓解过拟合。
原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。在决策树中，每一个节点代表一个特征或属性，每一条边代表一个判断或决策，而每一个叶子节点代表一个分类或预测结果。
通过对样本不同属性的判断决策，将具有相同属性的样本划分到下一个叶子节点，从而实现分类或者回归。相似的输入必会产生相似的输出。
预剪枝是在决策树构造时就进行剪枝。方法是在构造的过程中对节点进行评估，如果对某个节点进行划分，在验证集中不能带来准确性的提升，那么对这个节点进行划分就没有意义，这时就会把当前节点作为叶节点，不对其进行划分。
先不管是否合理，但可以肯定的是，决策树做了特征选择工作，即选择出类别区分度高的特征。由此可见， 决策树其实是一种特征选择方法。
决策树方法是
决策树方法是一种基于树形结构的分类和回归分析方法。通过对数据集进行划分，逐步构建决策树，从而实现对数据的分类和预测。决策树的节点分为内部节点和叶子节点两种类型，内部节点表示决策规则，叶子节点表示分类结果或者回归值。
决策树方法如下：决策树是一种从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则方法。
决策树法就是把决策过程用树状图来表示。树状图一般是由决策点、方案分枝、自然状态点、概率分枝和结果点几个关键部分构成。树状图表现了两种不同的决策环节，一种是主观抉择环节，另一种是客观抉择环节。
构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。
决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简单易行的实用方法。决策树分析法简介：一般都是自上而下的来生成的。
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