决策树分析法是怎样的(决策树分析方式的适用范围是)

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决策树分析法是怎样的

决策树分析法是一种数据挖掘技术，通过构建包含决定性因素和结果的决策树，可以更好地概括和表示复杂的数据结构和决策过程。该技术能够帮助用户预测实际结果，并帮助提出建议，从而改进相关的决策过程。决策树分析法通过对某个目标事件的历史数据进行分析，以及对事件的未来可能结局的概率统计模型建立，显示出事件发生可能性最高的预测趋势。此外，它还能提供更多有关决策过程中每个因素所起可能作用的信息，以便进一步改进决策结果。

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。

优点：

1)　可以生成可以理解的规则；

2)　计算量相对来说不是很大；

3) 可以处理连续和种类字段；

4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。

缺点：

1) 对连续性的字段比较难预测；

2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；

3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；

4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。