点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包对于语音识别模块，假设项目组根据过去经验得到如下表信息（单位：万元）；
请应用决策树分析技术，分别计算自研和外包的期望货币价值，并判断项目组选择外包方式是否正确。【来源：2021年上半年信息系统项目管理师《案例分析》真题】
案例
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2023-08-08 21:10:33
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1.决策树简介决策树是一棵树，其中每个分支节点代表多个备选方案之间的选择，每个叶节点代表一个决策。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题，适用于分类和连续输入和输出变量。 是归纳推理的最广泛使用和实用的方法之一（归纳推理是从具体例子中得出一般结论的过程）。决策树从给定的例子中学习和训练数据，并预测不可见的情况。·与决策树相关的重要术语基本术语：根节点(Root Node)：它代表整个种群或样本，并
决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多 ensemble 方法（例如 random forest 和 gradient boo
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对象值之间的一种映射关系。Entropy（熵） = 系统的凌乱程度
分类回归树（\(classification\ and\ regression\ tree,\ CART\)）既可用于分类也可用于回归。\(CART\)分类树、\(CART\) 回归树统称 \(CART\)\(CART\) 学习分三步：特征选择、决策树的生成、剪枝。\(CART\) 决策树是二叉树。对 \(CART\) 回归树用均方误差最小化准则，\(CART\) 分类树用基尼系数最小化（\(Gi
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2023-08-10 12:20:32
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机器学习1. 决策树1.1 原理1.2 sklearn实现 1. 决策树1.1 原理决策树(Decision Trees)是一种用于分类或回归任务的无参数学习方法，其基于树形结构从数据特征中学习对应决策规则(特征选择)用于分类或预测目标值假设对于博客是否需要及时阅读建立决策树模型，如图：叶子节点为最终的分类或预测结果非叶子节点为对应的决策规则(特征/属性)决策树的学习包含三个步骤：①特征选择；②
文章目录一、SVM（支持向量机）二、决策树（Decision Tree）三、朴素贝叶斯（Decision Tree）四、K- 最近邻算法（KNN）五、K- 均值（K-means）六、随机森林（RandomForest）七、自适应增强算法（Adaboost） 一、SVM（支持向量机）SVM是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。最优超平面具有最大的边
实习了一段时间，接触了一些数据挖掘、机器学习的算法，先记录下来方便以后的复习回顾： 一：决策树概念 决策树可以看做一个树状预测模型，它是由节点和有向边组成的层次结构。树中包含3中节点：根节点、内部节点、叶子节点。决策树只有一个根节点，是全体训练数据的集合。树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割，并且该节点的每一个后继
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管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，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。 决策树的理解熵的概念对理解决策树很重要决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。熵就是用来描述不确定性的。 案
节点分裂，特征选择从概率学角度，样本集中不同样本类别分布地越均匀，说明不确定性越大，比如投掷硬币，50%正，50%负，完全不确定，而决策树模型就是需要选取特征，通过特征取值对样本进行子集划分，使得子集中的不确定性减少。描述不确定性的算法模型：1 gini纯度 2 信息熵 两个函数都是在样本分布越均匀时取值越大。 而gini纯度使用幂，信息熵使用对数，gini对于计算机计算量更小特征选择的过程就是在
决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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1：决策树原理理解
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
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2023-05-29 23:25:34
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简介 决策树工作原理与20个问题的游戏相似，其工作流程图如下正方形代表：决策模块椭圆形代表：终止模块，得出结论箭头：分支，可以到达另一个决策模块 或者终止模块决策树的构造在构造决策树时，需要解决的第一个问题是，当前数据集上，哪个特征在划分数据分类时取决定性作用。然后依据此特征（这里的特征指特征向量中的某个属性，比如男，女)划分数据为
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精选
2014-10-11 16:57:21
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ID3算法构建决策树
1 # Author Qian Chenglong
2 #label 特征的名字 dataSet n个特征+目标
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5 from math import log
6 import operator
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10 '''计算香农熵'''
11 def calcShannonEnt(dataSet):
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2018-07-20 10:28:00
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决策树是应用最广的归纳推理算法之中的一个，它是一种逼近离散函数方法，对噪声数据有非常好的鲁棒性，可以学习析取表达式，广为应用的算法有ID3，ASSISTANT和C4.5。 通常决策树代表实例属性值约束的合取（conjunction）的析取式（disjunction）。树根到树叶的每一条路径相应一组属
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2017-07-14 13:31:00
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一、简介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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）
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2013-11-10 22:27:00
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1 # encoding:utf-8 2 3 import pandas as pd 4 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer 5 from sklearn.model_selection import train_test_split 6 from skl
原创
2022-05-25 10:17:56
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决策树
ID3 算法
最直接也最简单的 ID3 算法（Iterative Dichotomiser 3）。
该算法的核心是：以信息增益为度量，选择分裂后信息增益最大的特征进行分裂。
首先我们要了解一个概念——信息熵。假设一个随机变量 x 有 n 种取值，分别为{x1,x1,…,xn}，每一种取值取到的概率分别是{p1,p2,…,pn}，那么 x 的信息熵定义为：熵表示的是信息的混乱程度，信息越混
原创
2021-08-02 15:36:46
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做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。 决策树中最上面的节点称为根节...
原创
2023-04-11 11:53:27
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1. 决策树的超参数2. 设计决策树模型面临的问题3. 决策树的优缺点4. 决策树算法的核心问题5. 决策树的构造过程6.
原创
2022-11-02 09:56:13
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