python决策树判别结果怎么看，python 决策树分类

简述决策树的原理及过程

1、预剪枝：对每个结点划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树的泛化性能的提升，则停止划分，并标记为叶结点。

2、准备数据：对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等操作。这一步是为了使得数据更加规范化和易于处理。 选择特征：根据一定的准则选择最优的特征，将数据集分成更小的子集。

3、【答案】：决策树是将可能结果和相互依赖的选择表示在多阶段或者有先后顺序的决策过程中的一种示意图。这种树状图由左向右构建，用方格表示决策节点，用圆圈表示不可控(机会)事件。每个分支的盈亏用货币数量表示在右边。

4、决策树（decision tree）算法思想：决策树是一种基本的分类与回归方法。本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

5、但，不仅仅如此。 决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。

6、决策树分析方法的基本步骤 绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。

决策树分析方法的基本步骤

1、准备数据：对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等操作。这一步是为了使得数据更加规范化和易于处理。 选择特征：根据一定的准则选择最优的特征，将数据集分成更小的子集。

2、决策树分析方法的基本步骤 绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。

3、利用决策树进行决策的过程是由右向左，逐步后退。根据右端的损益值和概率枝上的概率，计算出同一方案的期望损益值的大小来选择最优方案。

请问决策树法是怎么用来分析数据的?

决策树分析方法的基本步骤 绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。

决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。下面是决策树算法的基本步骤： 收集数据：收集一组带有标签的数据集，其中每个样本包含若干个特征和一个标签。特征是用于决策的信息，标签是我们需要预测的结果。

决策树方法

1、构建决策树：使用递归的方法构建决策树，每个非叶子节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别或一个回归值。 对新样本进行分类或预测：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。

2、决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

3、决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它以损益值为依据。该方法特别适于分析比较复杂的问题。

4、决策树法的几个关键步骤是：（1）画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来。先画决策点，再找方案分枝和方案点。最后再画出概率分枝。

5、决策树的画法及计算方法如下：画决策树 决策数的画法是从左至右分阶段展开的。画图时先分析决策点的起点，备选方案，各方案所面临的自然状态机器概率，以及个方案在不同自然状态下的损益值。

6、决策树分析方法的基本步骤 绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。

决策树总结

1、决策树： 利用树形结构进行决策，每一个非叶子节点是一个判断条件，每一个叶子节点是结论。从根节点开始，经过多次判断得出结论。

2、决策树的算法 决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。

3、R方值是0，也就是在训练集上决策树预测的回归结果完全吻合毫无偏差，这显然是过拟合。这个例子也说明了决策树算法是非常容易产生过拟合的，当然我们可以通过调参来缓解过拟合。

数据分析师进阶系列十(Sklearn)——决策树

选择不纯度最低的节点（就是最纯的，最容易直接分类的特征）进行分枝，决策树在分枝时，其实使用的是信息增益。

R2可以为正也可以为负，当残差平方和远远大于模型总平方和时，模型非常糟糕，R2为负；但MSE永远为正。但Sklearn当中使用均方误差作为评判标准时，却是计算“负均方误差”（neg_mean_squared_error）以负数表示。

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier基本上使用的是CART，稍稍有区别的是它对CART的计算性能进行了优化。你是不可以指定它使用其他算法的。

sklearn的决策树模型就是一个CART树。是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支，因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。

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