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一个数据挖掘算法决策树用于貌相作为预测模型,如它的名字,可以被看作是一个树状结构.具体来说每个分支树是一个分类问题和叶子树分割的DataSet的分类(博生等.基地.,2000年)
.从商业角度来看决策树可以被看作是建立一个分割的原始数据(每一部分将是叶子的树) .细分客户,产品和销售区域是一些营销经理一直在做了许多年.在过去的这个分割已完成,以获得高级别鉴于
大量的数据-特别是没有理由的分割创造的记录,但在每个细分有点类似对方.在这种情况下,分割是一个特殊的原因-即预测的一些重要信息.记录属于每一部分下降,因为次
鳄鱼有相似性方面的信息预测-不只是他们是相似的-不相似正在得到很好的界定.这些预测部分是来自决策树也描述的特点,确定了预测部分.因此,决策树和算法,建立吨
出血可能是复杂的结果可以在一个容易理解的方式,可以是非常有益的商业用户.决策树算法适合貌相,因为它们是视觉和易于理解的,很容易解释,并允许他们建立规则.随着一系列规则获得决策树将有可能创造的公司简介,然后分类,公司在各级的财务困境使用这种配置.每个配置文件最重要的金融遇险信号作为一个预警,这影响到财务状况.
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