1樓：沐陽奈字
日中等，低),會寫**有兩個 屬性(會，不會),最終分類結果有兩類(見，不見)。
2樓：帳號已登出
決策樹如果資料集肆旦不敗團夠多，是會導致分類準確率低的。。
因為對訓練資料進行正確分類的決策樹可能有多個裂枯擾，可能沒有。
3樓：嚴霖禁止
決策樹如果數森滾據集不夠多，會導致分類準確率低。
決策樹構造的輸入是一組帶有類別標記的例子，構此液餘造的結果是一棵二叉樹或多叉樹。二叉樹的內部節點(非葉子節點)一般表示為乙個邏輯判斷，如形式為a=aj的邏輯判斷，其中a是屬性，aj是該屬性的所有取值：樹的邊是邏輯判斷的分支結果。
多叉樹(id3)的內部結點是屬性，邊是該屬性的所有取值，有幾個屬性值就有幾條邊。樹的葉子節點都是類別標記。 [3]
由於資料表示不當、有雜訊或者由於決策樹生成時產生重複的子樹等原因，都會造成產埋者生的決策樹過大。因此，簡化決策樹是乙個不可缺少的環節。尋找一棵最優決策樹，主要應解決以下3個最優化問題：
生成最少數目的葉子節點；②生成的每個葉子節點的深度最小；③生成的決策樹葉子節點最少且每個葉子節點的深度最小。
目標屬性為什麼型資料時,決策樹為分類樹
4樓：
摘要。您好！根據您的問題描述解答如下：
決策樹的分類取決於目標屬性的資料型別。如果目標屬性是離散型的（有限數量的可能取值），則決策樹通常被稱為分類樹，用於對資料進行分類。相反，如果目標屬性是連續型的（可以取無限數量的值），則決策樹通常被稱為迴歸樹，用於**數值型輸出。
在分類樹中，每個節點代表乙個屬性，每個分支代表該屬性的乙個取值，並將資料集劃分為不同的子集。最終，每個葉子節點都表示乙個類別標籤，決策樹將資料集中的每個例項分配到乙個類別中。因此，當目標屬性是離散型的時候，決策樹是一種非常有效的分類演算法，並且可以應用於許多不同型別的資料集，如文字分類、影象分類和金融風險評估等領域。
目標屬性為什麼型資料時，決策樹為分類樹。
您好！根據您的問題描述解答如下：決策樹的分類取決於目標屬性的資料型別。
如果目標屬性是離散型的（有限數量的可能取值），則決策樹通常被稱指鍵為分類樹，用於對資料進茄逗好行分類。相反，如果目標屬性是連續型的（可以取無限數量的值），顫鉛則決策樹通常被稱為迴歸樹，用於**數值型輸出。在分類樹中，每個節點代表乙個屬性，每個分支代表該屬性的乙個取值，並將資料集劃分為不同的子集。
最終，每個葉子節點都表示乙個類別標籤，決策樹將資料集中的每個例項分配到乙個類別中。因此，當目標屬性是離散型的時候，決策樹是一種非常有效的分類演算法，並且可以應用於許多不同型別的資料集，如文字分類、影象分類和金融風險評估等領域。
正確。資訊熵、資訊增益、資訊增益率和gini係數都可以用來度量資料集中類標號的集中程度。它們常常被用於決策樹演算法中，作為評估不同特徵對分類結果影響的指標。
其中，資訊熵和資訊增益差孫主要衡量的是資料集的純度和不確定性程度，而資訊增益率則在此基礎上加入了資料集大小的考慮。gini係數則是一種度量集合純度的方法，其值越小表示集合中緩襪的元素越趨向於相同的類別。這些指標都能夠幫助我們評估不同特徵在分類任務中的重要性，從而選擇出最優的特徵進行分類。
擾慶激。
為什麼決策樹跑出來的分類比原有的要少
5樓：
決策樹的演算法有很多，有的演算法可以得出比原有的分類更少的結果，比如id3決策樹演算法。它會根據當前資料集的欄位屬性選擇乙個當前最佳劃分特徵。如果某些屬性可以很好褲虧地劃分樣本，當前劃分屬性就會選擇咐譽這乙個屬性。
通過這個方式，決策樹就可以得出衡純段比原有要少的分類結果。
為什麼決策樹跑出來的分類比原有的要少
6樓：
你好，很高興為你服務，為你作出如下解答：決策樹跑出來的分類比原有的要少的原因主要有以下幾點：1.
模型欠擬合：決策樹的模型可能欠擬合，即模型不夠複雜，無彎仔跡法很好地擬合訓練集中的資料，從而導致分類精度降低。2.
過擬合：決策樹可能過擬合，即模型過於複雜，可能會對訓練集中的雜訊資料進行過度擬合，從而導致分類精度降低。3.
引數調整不當：決策樹的引數調整不當也會導致分類精度降低。解決方法和做法步驟：
1. 對於欠擬合，可以採取引數調整的方法，如減少決策樹的深度、增加決策樹的葉子節點數等，以增加模型的複雜度，使模型更好地擬合訓練集中的資料。2.
對於過擬合，可以採取正則化的方法，如增加l1正則化或l2正則化項，以減少模型的複雜度，使模型更加穩定，從而提高分類精度。3. 對於引數調整不當，可埋並以戚滑採取調參的方法，使用網格搜尋或者貝葉斯優化等方法，對決策樹的引數進行最優化調整，以提高分類精度。
個人心得小貼士：1. 在使用決策樹進行分類時，要注意模型的擬合程度，避免欠擬合和過擬合。
目標屬性為什麼型資料時,決策樹為分類樹
7樓：
摘要。當目標屬性為離散型資料時，決策樹就是分類樹。這是因為分類樹旨在將資料集中的例項劃分為不同的類別，而目標屬性為離散型資料時，每個例項只能被分為有限個類別中的乙個，因此決策樹的每個節點都包含乙個離散型屬性，並且每個分支代表該屬性的乙個取值。
通過不斷地對屬性進行劃分，直到所有例項被劃分到同一類別中，就可以構建出乙個完整的分類樹。
目標屬性為什麼型資料時，決策樹為分類樹。
當目標屬性為離散型資料時，決策樹就是分類樹。這是因為分類樹旨在將兄嫌資料集中的例項劃分為不同的類別，而目標屬性為離散型資料時，每個例項只能被分為有限個類別中的乙個，因此決策樹的每個節點都包含乙個離散型屬性，並且每個分支代表巧塵仿該屬性的乙個取值。通過不斷地對屬性進行劃孝纖分，直到所有例項被劃分到同一類別中，就可以構建出乙個完整的分類樹。
首先需要將屬性轉化為數值型，可以使用獨熱編碼或者對映到實備盯數值。這裡使用對映到實數仿鬥和值的方式：性別：
男->0, 女->1籍貫：廣州->0, 深圳->1, 韶關->2, 汕頭->3, 湛江->4則p=, q=。曼哈頓距離為各個維度差的絕對值之和，因此：
兩條記錄之間的距離：d(p,q) =0-1| +0-1| +18-20| =3記錄p和c1之間的距離： d(p, c1) =25-0| +5-20| +0-18| +0-6| +4-0| +193-0| =25 + 15 + 18 + 6 + 4 + 193 = 261記錄p和c2之間的距離：
d(p, c2) =3-0| +12-0| +0-18| +1-0| +0-0| +24-0| =3 + 12 + 18 + 1 + 0 + 24 = 58記錄q和c1之間的距離： d(q, c1) =25-1| +5-6| +0-20| +0-1| +4-0| +193-0| =24 + 1 + 20 + 1 + 4 + 193 = 243記錄q和c2之間的距離： d(q, c2) =3-1| +12-0| +0-20| +1-1| +0-0| +24-0| =2 + 12 + 20 + 0 + 0 + 24 = 58因此，記錄p和c2之間的距離最銷讓短，為58。
目標屬性為什麼型資料時,決策樹為分類樹
8樓：
目標屬性為什麼型資料時，決策樹為分類樹。
親，你好。決策樹是一種廣泛應用於分類和迴歸的機器學習演算法。當目標屬性為離散型資料時，決策樹就是分類樹。
當目標屬性為連續型資料時，決策樹就是迴歸樹。因此，如果目標屬性為什麼型資料時，決策樹為分類樹。分類樹是一種通過將資料分成不同的類別來構建決策樹的演算法。
在分類樹中，每個節點都代表乙個特徵，每個分支代表這個特徵的不同取值，葉節點代表資料的分類結果。通過不斷地選擇最優的特徵和劃分方式，不斷地將資料分成更小的子集，最終得到一棵決策樹，用於對新資料進行分類**。在目標屬性為什麼型資料時，分類樹可以將目標屬性的不同取值作為葉節點，通過將資料分成不同的類別來構建決策樹，從而實坦巖現對新資料的分類**。
因此，在這種情況下，決策樹為分類樹。如果我的解答銷信笑對您虧含有所幫助，還請給個贊(在左下角進行評價哦)，期待您的贊，您的舉手之勞對我很重要，您的支援也是我進步的動力。最後再次祝您身體健康，心情愉快！
名詞解釋決策樹，決策數法的名詞解釋
決策樹 decision tree 是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率，評價專案風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種 法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個 模型，他代表的是物件屬性...
關於火鍋的決策樹分析？什麼是決策樹分析？其計算公式是如何表示的
火鍋餐飲方便快捷的大眾化特色被消費者接受和喜愛，尤其北方地區寒冷乾燥的天氣讓火鍋市場潛力很大。第一步 明確決策問題，確定備選方案。對要解決的問題應該有清楚的界定，應該列出所有可能的備選方案。第二步 繪出決策樹圖形。決策樹用種不同的符號分別表示決策結 機會結 結局結。決策結用圖形符號如方框表示，放在決...
R語言怎麼做CART演算法的決策樹
決策樹bai的典型演算法有id3，c4.5，cart等。國際權du威的zhi學術組織，資料探勘國際會議icdm daothe ieee international conference on data mining 在2006年12月評選出了數回據挖掘領域的十大經典 答演算法中，c4.5演算法排名第...