决策树模型的优缺点
决策树优缺点?？
优点💫——🎊：决策过程更接近人的思维😋🐀|🎟😛，因此模型更容易解释😐|🐈😵；能够更清楚地使用图形化描述模型🍀——-🎄；速度快☘️😨——🐏；可以处理连续性和离散型数据😐🦡|——🌿；不需要任何领域知识和参数假设*——|😐🕷；适合高维数据🐉__🦥。缺点🦜__🕹：对于各特征样本量不均衡的数据🤓|*，信息增益更偏向于那些数值更多的特征👻🐖_|🦢😉；不支持在线学习🐪🤐_——🦖；容易过拟合🦖🎽||🐫🤩；一般来说🐥🐤————🦩，决策学习方法是什么🌷🐚|🏉🎯。
4.效率高🤮_——🦅🥍，决策树只需要一次构建🧧——|🐺🏸，反复使用🐱🐨_🤧☁️，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度🤩--🤯*。5.便于通过静态测试来对模型进行评测😍——|😏🥇，可以测定模型可信度🦒🐿——🦉；如果给定一个观察的模型*🐫——-🕸😬，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式🎣--🙃🛷。决策树缺点🐒_-🦐：1.对连续性的字段的预测较难🌪_🐔，在有时间序列的数据集上面会花说完了🦆😤-_🐋。
优点💫——🎊：决策过程更接近人的思维😋🐀|🎟😛，因此模型更容易解释😐|🐈😵；能够更清楚地使用图形化描述模型🍀——-🎄；速度快☘️😨——🐏；可以处理连续性和离散型数据😐🦡|——🌿；不需要任何领域知识和参数假设*——|😐🕷；适合高维数据🐉__🦥。缺点🦜__🕹：对于各特征样本量不均衡的数据🤓|*，信息增益更偏向于那些数值更多的特征👻🐖_|🦢😉；不支持在线学习🐪🤐_——🦖；容易过拟合🦖🎽||🐫🤩；一般来说🐥🐤————🦩，决策学习方法是什么🌷🐚|🏉🎯。
4.效率高🤮_——🦅🥍，决策树只需要一次构建🧧——|🐺🏸，反复使用🐱🐨_🤧☁️，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度🤩--🤯*。5.便于通过静态测试来对模型进行评测😍——|😏🥇，可以测定模型可信度🦒🐿——🦉；如果给定一个观察的模型*🐫——-🕸😬，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式🎣--🙃🛷。决策树缺点🐒_-🦐：1.对连续性的字段的预测较难🌪_🐔，在有时间序列的数据集上面会花说完了🦆😤-_🐋。
决策树😶🎍_-😰🐈：优点☀️-🐑🥊：计算量简单🥌——🦔🌈，可解释性强🤡🦈-🤿，比较适合处理有缺失属性值的样本🐡_🦆，能够处理不相关的特征🦡🎀_🦌。缺点🌙-🏈：容易过拟合（后续出现了随机森林😁_-🙄🦅，减小了过拟合现象）😘😔-🎍。逻辑回归☘️🌳——🐀：优点🦉🦁|🦦🌹：实现简单🐀♠-——🥊，分类时计算量非常小🤑🦎-|🦡⛸，速度很快🐤😃__😬🎁，存储资源低🕸🐵——🎲。缺点🥎--🪢：容易欠拟合🐱😩——🎐🐣，一般准确度不高🙃——-💮🥋；只能处理二分类问题（softmax解决多还有呢？
-分析客户的决策过程和行为模式🥀——😵🎍。使用决策树来评估不同方案的优缺点🐹__🐘，并提供相应的建议和支持🐓😝||🦗😷。范德伯格模型的优点和局限性范德伯格模型具有以下优点🦡|🦖：可以帮助我们理解人与人之间的互动和决策过程🦍🦈_——😋。可以帮助我们评估不同选择和方案的后果和风险🦛🐭||☁️。可以帮助我们提供相应的建议和支持🦛🤤|🎽😧。然而😵🐟——🦛🦗，范德伯格模型等我继续说🐩——|🐲。
构建决策树模型需要的主要参数是?？
其次🧶😲__🌹🎫，决策树可以处理各种类型的数据🪆——-🌻🐚，包括连续型🦒-🎑🤖、离散型和文本型数据🌈🕷——🦘，这使得决策树在许多不同领域的数据分析中都非常有用💥|🐉。同时😹🤣——|😾，决策树还可以处理缺失数据和噪声数据🛷😸|🥎，这使得它在处理实际数据时非常稳健🤖|😃🌚。此外😀😾——😍🦨，决策树的构建非常简单🐆-*，可以快速地生成模型😾🐂_-🏏🦒。它的构建过程是基于手动或自动化的特征选择和分割希望你能满意🐝🐕——🐦🦃。
1. 决策树🤠🤬————🎱：决策树是一种基于树形结构的分类器算法⛅️|🐺。它通过对特征进行一系列的问题判断🐤*-——🌜，将数据逐步划分到不同的类别中🦐——-♟🎿。决策树的优点是直观易懂🪁-_🐈⬛，可以直接呈现决策逻辑🥋🐪|_🦍；缺点是容易过拟合☹️-😯，对连续性的数据处理不够平滑😢--🌵。例如😶🦔||😨☘，在判断一个水果是否是苹果时*——⛸，决策树可能会通过询问“颜色是否为红色”🐉-——🐉、“..
决策树模型CHAID法可以连续变量吗?？
决策树模型CHAID法可以连续变量🐬🐷|🎭。决策树模型是一种简单易用的非参数分类器它不需要对数据有任何的先验假设😘-😗，计算速度较快结果容易解释而且稳健性强😎——🦜。简介复杂的决策情况中往往需要多层次或多阶段的决策当一个阶段决策完成后可能有m种新的不同自然状态发生每种自然状态下都有个新的策略可选择😦|🦢，选择后产生还有呢？
不一样🤒——😴。决策树模型是一个预测模型🐯——⛸，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系🌳|😱☺️，而结构方程模型是一种能够把样本数据间复杂的因果联系用相应的模型方程表现出来并加以测量🌘🦎-——😉🪡、进行分析的计量技术🐝-🦡，所以二者不一样🌔——|☹️。决策树模型是一种简单易用的非参数分类器🐖🐕-——🧧，它不需要对数据有任何的先验假设🐕🦺_——👺🦚，计算速度较快有帮助请点赞😽||👺🎾。
12-分类算法-决策树、随机森林?？
缺点🦃——🐒🐙：改进🐙|😥：集成学习方法集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题🦑🌧-🪁👻。它的工作原理是生成多个分类器/模型🦋🌔-——🐸🌻，各自独立地学习和作出预测🦜|🥈🐸。这些预测最后结合成单预测🥀|_🐖🃏，因此优于任何一个单分类的做出预测🦗😨-_🤪。随机森林是一个包含多个决策树的分类器☄️🌨|🤖，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定🦫🦁——|😃。..
1🐑|——🌹、决策树分类的直观的表示方法较容易转化为标准的数据库查询2*-|🐸🦀、决策树分类归纳的方法行之有效🦊🐤——😖，尤其适合大型数据集.3🙁——👹🐋、决策树在分类过程中😶——🏆，除了数据集中已包括的信息外🎋🙃||😚🎋，不再需要额外的信息.4*🦬——🌙、决策树分类模型的精确度较高. 该文首先研究了评估分类模型的方法.在此基础上着重研究了决策树分类方法🎟😅_——*🐺，并对等我继续说🌵——_🤮😈。