在软考中，我们经常会遇到各种决策问题，而选择合适的决策方法是解决问题的关键。决策树图法作为一种直观、易懂的决策工具，被广泛应用于各类决策场景。那么，决策树图法究竟适合哪种决策呢？本文将从决策树图法的基本概念出发，探讨其适用场景，并结合软考实际，分析其在软考决策中的应用价值。
首先，我们来了解一下决策树图法的基本概念。决策树图法是一种通过树形图来展示决策过程和可能结果的方法。它将决策问题分解为一系
原创
2024-05-29 14:19:15
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learning algor
人笨, 绘制树形图那里的代码看了几次也没看懂(很多莫名其妙的(全局?)变量), 然后就自己想办法写了个import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
def getTreeDB(mytree):
"""
利用递归获取字典最大深度, 子叶数目
:param m
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2023-09-01 07:57:32
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## 决策边界图在机器学习中的应用
在机器学习中，决策边界是指将不同类别的数据点分开的边界。在分类问题中，理解模型的决策边界对于评估和改进模型性能是至关重要的。本文将介绍如何使用Python生成决策边界图，并提供一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解最基本的机器学习分类器的工作原理。
### 决策边界的概念
决策边界是一个超平面，它可以将特征空间中的数据分为不同的类。一个有效的模型应该能够很
1. 基本原理从原始的样本数据出发，先虚拟模糊正理想和模糊负理想，其中模糊正理想是由每一个指标中模糊指标值的极大值构成；模糊负理想是由 每一个指标中模糊指标值的极小值构成。然后采用加权欧氏距离的测度工具来计算各备选对象与模糊正理想和模糊负理想之间的距离。在此基础上，再计算各备选对象属于模 糊正理想的隶属度，其方案优选的原则是，隶属度越大，该方案越理想。2. 折衷型模糊决策的基本步骤Step1：指标
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2024-05-30 09:19:07
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文章目录决策树算法的定义发展历程适用范围及其优缺点适用范围优点缺点代码实现 决策树算法的定义决策树（Decision Tree）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
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2024-05-14 23:17:07
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# Python决策树入门
决策树是一种经典的机器学习模型，广泛用于分类和回归问题。它的基本原理是通过对特征的分裂，将数据集划分成不同的子集，从而形成一棵树状结构。本文将介绍如何使用Python构建决策树，并通过代码示例来展示其基本使用方法。
## 决策树的基本概念
决策树由节点（node）、边（edge）和叶子（leaf）组成。每个节点代表一个特征的分裂，每条边代表一个特征值，叶子节点则表
# 使用Python绘制决策树图的完整指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Python绘制决策树图是一个很好的开始。决策树是一种常见的机器学习算法，帮助我们进行分类和回归。下面，我将为你提供实现过程的完整指导。
## 流程概述
首先，让我们查看实现决策树图的具体步骤。我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-18 04:12:13
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KT决策法是一种著名的决策模型，由美国人查尔斯·H·凯普纳(Charles H. Kepner)和本杰明·特雷高(Benjamin B. Tregoe)共同研究发
决策树(Decision Tree）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。 简单说就是依据熵值计算，不断地做出选择，直到获得最终结果（熵值为0或者在设定的某个
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2023-10-19 14:11:00
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1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
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2023-10-04 16:32:40
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一、因果图法简介 1.1 什么是因果图法？ 因果图（Cuase-effect Graph）是一种描述输入条件的组合以及每种组合对应的输出的图形化工具。在因果图的基础上可以设计测试用例。 因果图法也是黑盒测试中非常重要的测试方法，一个游戏产品/软件中会存在大量的输入域、输出域，其中包括很多输入条件与输出条件，因果图法用线和不同的符号将输入和输出之间的因果关系、约束关系进行标记，形成一张网状图，
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2024-06-14 22:11:11
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1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
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2024-08-17 09:11:56
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1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
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2023-06-20 20:51:34
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DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法，在2006年由AndrewVickers博士创建，我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性，但ROC曲线通常是通过特异度和敏感度来评价，实际临床中我们还应该考虑，假阳性和假阴性对病人带来的影响，因此在DCA曲线中引入了阈概率和净获益的概念。 图片来源文章：Urina
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2024-03-30 21:13:56
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## 决策树法在Java中的应用
决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法，它通过将数据集分割成更小的子集，形成一个树状结构，来帮助我们做出决策。决策树的优点在于它易于理解和解释，非常适合决策支持系统的应用。
### 决策树的基本构成
决策树由节点和边组成，节点表示特征或属性，边表示测试结果。通过不断地选择最优特征进行分割，最终形成叶子节点，表示分类结果。构建决策树的常见算法包括ID3、C4
决策树(Decision Tree)是一种基本的分类和回归算法。该算法模型呈树形结构，主要由结点和有向边组成。结点又分为两种类型：内部结点和叶子结点。内部结点表示在一个属性或特征上的测试，每一个结点分枝代表一个测试输出，每一个叶子结点代表一个类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习。 熵：熵是表示随机变量不确定性的度量。随机变量的熵值越大则越不稳定。其公式如下： 其中，X为随
决策树是一种基本的分类和回归模型，也就是说既可以用于分类也可以用于回归。这里以分类为例。
决策树的学习算法包含三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝特征选择特征选择在于选取对训练数据具有较好分类能力的特征，如果选取的特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大的差别，那么就不能说这个特征具有很好的分类能力。从经验上来讲，扔掉这些特征，对决策树的学习在精度上不会有影响。
通常特征选择的准则我们
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2023-11-01 23:35:09
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在进行“抽样贝叶斯决策法”相关的Python代码实现时，我发现这种方法在处理多种概率性决策问题时的有效性。它可以通过采样来估计复杂的后验分布，帮助我们在不确定性环境下作出合理的决策。以下是我在实现过程中总结的步骤与要点。
## 背景定位
在实际应用中，许多决策问题包含模糊的数据和不确定性，导致很难使用传统方法来做出准确判断。例如，在医疗诊断和股票市场分析中，决策者必须基于历史数据和当前观察来推
初识决策树决策树是一个类似于人们决策过程的树结构，从根节点开始，每个分枝代表一个新的决策事件，会生成两个或多个分枝，每个叶子代表一个最终判定所属的类别。例如，如下是一个决策树，代表薪水大于30W的男性会买车。 我们可以很容易的写出IF Else来实现决策树的判定。上述的决策树有两个特征区间，性别和年龄，最终的结果有两个类别，买和不买。信息增益信息熵表示的是不确定度。均匀分布时，不确定度最大，此时熵
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2024-02-29 10:57:32
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