決策樹(shù)及隨機(jī)效應(yīng)模型-wenkub.com
2025-01-11 19:35 本頁(yè)面
【正文】 plot(a) 程序運(yùn)行結(jié)果，將給出決策樹(shù)的細(xì)節(jié) 及隨機(jī)部分的有關(guān)協(xié)方差和方差。 本研究應(yīng)用 enterprise miner 建立 logistic 回歸模型和決策樹(shù)模型對(duì)公務(wù)員健康狀況的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行比較分析 決策樹(shù)模型方法能產(chǎn)生一些可以理解的規(guī)則 決策樹(shù)及隨機(jī)效應(yīng)模型 線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型的一般公式 , 1 , 2 , ... .i i i i i iy x Z b i N??? ? ? ?固定效應(yīng) 隨機(jī)效應(yīng) 如果固定效應(yīng)不一定是線性的，而又無(wú)法寫(xiě)出非線性關(guān)系的分析表達(dá)式，則可以用決策樹(shù)來(lái)取代那固定的線性部分。 決策樹(shù)模型與回歸模型在天津市某區(qū)公務(wù)員 健康狀況分析中的應(yīng)用與比較 應(yīng)用 SAS Enterprise Miner模塊建立決策樹(shù)模型和回歸模型，對(duì)該區(qū)公務(wù)員人群的健康狀況影響因素進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。把點(diǎn)⑤的 930萬(wàn)元移到點(diǎn) 4來(lái)，可計(jì)算出點(diǎn)③的期望利潤(rùn)值。 備選方案有三個(gè)： 第一個(gè)方案是建設(shè)大工廠，需要投資 600萬(wàn)元，可使用 10年；如銷(xiāo)路好，每年可贏利 200萬(wàn)元；如銷(xiāo)路不好，每年會(huì)虧損 40萬(wàn)元。后剪枝技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是克服了“視界局限”效應(yīng)，而且無(wú)需保留部分樣本用于交叉驗(yàn)證，所以可以充分利用全部訓(xùn)練集的信息。 不嚴(yán)格的說(shuō)這些已停止的分支會(huì)誤導(dǎo)學(xué)習(xí)算法，導(dǎo)致產(chǎn)生的樹(shù)不純度降差最大的地方過(guò)分靠近根節(jié)點(diǎn)。 數(shù)據(jù)庫(kù)已如下所示： (x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y) 相關(guān)的變量 Y 表示我們嘗試去理解，分類(lèi)或者更一般化的結(jié)果。 當(dāng)不能再進(jìn)行分割或一個(gè)單獨(dú)的類(lèi)可以被應(yīng)用于某一分支時(shí)，遞歸過(guò)程就完成了。 一個(gè)決策樹(shù)包含三種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)： 決策節(jié)點(diǎn)：通常用矩形框來(lái)表式 機(jī)會(huì)節(jié)點(diǎn)：通常用圓圈來(lái)表式 終結(jié)點(diǎn)：通常用三角形來(lái)表示 決策樹(shù)學(xué)習(xí)也是資料探勘中一個(gè)普通的方法。樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象，而每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)可能的屬性值，而每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)從根節(jié)點(diǎn)到該葉節(jié)點(diǎn)所經(jīng)歷的路徑所表示的對(duì)象的值。 ○ ——狀態(tài)節(jié)點(diǎn) ，代表備選方案的經(jīng)濟(jì)效果（期望值），通過(guò)各狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)效果的對(duì)比，按照一定的決策標(biāo)準(zhǔn)就可以選出最佳方案。 決策樹(shù)是數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)算法的一個(gè)重要方法。由于這種決策分支畫(huà)成圖形很像一棵樹(shù)的枝干，故稱(chēng)決策
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