決策樹及隨機效應(yīng)模型-展示頁
2025-01-19 19:35本頁面
【正文】 決策樹模塊可提供幾種不同的選取適當(dāng)大小的策略，可擇一或同時使用。 如果不同分類的比例相差較大，以至于影響到分類數(shù)，那么，可依據(jù)樣本中的分類比例來估計先驗概率。 針對分類預(yù)測變量，計算以單變量分裂為基礎(chǔ)的二元決策樹 針對順序預(yù)測變量，計算以單變量分裂為基礎(chǔ)的二元決策樹（至少為順序尺度類型的變量） 混合兩類方法的預(yù)測變量計算以單變量分裂為基礎(chǔ)的二元決策樹。 （ 2）比較各預(yù)測變量在“最佳分割方式”下的組間方差，然后找出一個組間方差最大的變量，即為最佳預(yù)測變量。 常用的決策樹方法有 CHAID（ chaid）以及 CART(cart) CHAID (卡方自動交互檢測法）決策樹只限于處理分類變量，如果是連續(xù)變量必須采用區(qū)段的方式，先轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為類別變量，才可以使用。 決策樹的主要功能是由已知分類的個體來 建立決策樹 和 相應(yīng)的決策規(guī)則 。 決策樹是同時提供分類與預(yù)測的常用方法。決策樹及隨機效應(yīng)模型 張文超 2023/05/07 基本概念 決策樹模型的建立 決策樹與判別函數(shù)的比較 計算方法 決策樹及隨機效應(yīng)模型 R軟件包應(yīng)用 決策樹是同時提供 分類 的 預(yù)測 的常用方法 決策樹的數(shù)據(jù)分析是一種樹形結(jié)構(gòu)來表現(xiàn)數(shù)據(jù)各變量影響程度的預(yù)測模型，利用樹上各級節(jié)點分支自動確認(rèn)和評估各個類別。 決策樹能從一個或多個預(yù)測變量中，針對類別因變量的選項，預(yù)測出個例的趨勢變化關(guān)系等，也可以由結(jié)果反推原因。通過一系列的選擇將數(shù)據(jù)分類，可由落入相同結(jié)點的路徑上的規(guī)則集來推測相同的結(jié)果。 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，決策樹產(chǎn)生的決策規(guī)則可用文字或數(shù)字來表達(dá) ?。 CHAID決策樹的基本步驟如下： （ 1）對每個變量都計算其所有可能的分割點，并找出一個最佳分割點。 （ 3）用最佳預(yù)測變量的最佳分割方式把原始數(shù)據(jù)分成兩組 （ 4）將分割后的每一組作為樣本，重復(fù)前述分割步驟 （ 5）重復(fù)分割，直到所有變量都被用完為止。 決策樹與
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