基本步驟：從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對(duì)決策問題的再分析過程。按從右到左的順序計(jì)算各方案的期望值，并將結(jié)果寫在相應(yīng)方案節(jié)點(diǎn)上方。期望值的計(jì)算是從右到左沿著決策樹的反方向進(jìn)行計(jì)算的。對(duì)比各方案的期望值的大小，將期望值小的方案(即劣等方案)剪掉，所剩的最后方案為最佳方案。
特征選擇：特征選擇決定了使用哪些特征來做判斷。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，每個(gè)樣本的屬性可能有很多個(gè)，不同屬性的作用有大有小。因而特征選擇的作用就是篩選出跟分類結(jié)果相關(guān)性較高的特征，也就是分類能力較強(qiáng)的特征。在特征選擇中通常使用的準(zhǔn)則是：信息增益。 決策樹生成：選擇好特征后，就從根節(jié)點(diǎn)觸發(fā)，對(duì)節(jié)點(diǎn)計(jì)算所有特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為節(jié)點(diǎn)特征，根據(jù)該特征的不同取值建立子節(jié)點(diǎn)；對(duì)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)使用相同的方式生成新的子節(jié)點(diǎn)，直到信息增益很小或者沒有特征可以選擇為止。
決策樹剪枝：剪枝的主要目的是對(duì)抗「過擬合」，通過主動(dòng)去掉部分分支來降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。
決策樹法的優(yōu)點(diǎn)：
1、決策樹列出了決策問題的全部可行方案和可能出現(xiàn)的各種自然狀態(tài)，以及各可行方法在各種不同狀態(tài)下的期望值。 2、能直觀地顯示整個(gè)決策問題在時(shí)間和決策順序上不同階段的決策過程。
3、在應(yīng)用于復(fù)雜的多階段決策時(shí)，階段明顯，層次清楚，便于決策機(jī)構(gòu)集體研究，可以周密地思考各種因素，有利于作出正確的決策。
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