概述
决策表:
决策表又称判断表,是一种呈表格状的图形工具,适用于描述处理判断条件较多,各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。精确而简洁描述复杂逻辑的方式,将多个条件与这些条件满足后要执行动作相对应。但不同于传统程序语言中的控制语句,决策表能将多个独立的条件和多个动作直接的联系清晰的表示出来。
表示方法:
优点:
决策表能罗列出所有的可能情况,并清晰的指出相应的处理方式,用户不需要考虑其中的逻辑关系就能一眼看出其中什么样的动作对应什么样的情况,这比程序语言中层层嵌套的逻辑语句要强多了。而所有可能情况的平面罗列,也能避免在程序语言编写中,因为逻辑上的层层嵌套而产生遗漏,尤其在if-then-else结构中else部分是可选的情况下。
因为逻辑控制在编程中的重要地位,决策表成为设计逻辑控制时十分重要的一个工具。
决策树:
决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习,所谓监督学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。
概述图:
优点:
①决策树易于理解和实现,人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识,这同时是它的能够直接体现数据的特点,只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
②对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的,而且能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
③易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。
缺点:
①对连续性的字段比较难预测;
②对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作;
③当类别太多时,错误可能就会增加的比较快;
④一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类。
最后
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