决策树可以分为分类树和回归树 。分类树对于离散变量是决策 trees，回归树对于连续变量是决策 trees ， 决策树算法原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，r语言-17 决策 tree是一个预测模型，分为回归决策 tree和分类决策 tree，根据已知样本训练一个树模型，从而根据这个模型预测新样本的因变量 ， 得到从根节点到预测值或分类的叶节点的路径 。
1、地铁深基坑变形数据的 挖掘 分析与风险识别?基坑工程隐患发展成为工程事故的前兆 ， 必然表现为监测数据某些特征的异常变化 。此时，如果据此及时采取相应措施，就可以以较小的成本避免或降低工程风险 。基于地铁基坑工程的大量监测数据，通过data 挖掘 method找到工程风险与变形数据特征变化值之间的内在联系和相关规律，从而形成识别和评价工程风险程度的量化评价指标 ， 从data 分析的角度提供一种发现和控制工程风险的方法 。
基坑在施工过程中的各种行为，本质上都是由其内在的力学规律所驱动的，可以得出结论，表象数据所隐含的规律完全可以通过挖掘 分析的监测数据找到 。因此 ， 基于系统采集的数据，研究基坑在施工过程中的变形规律，利用先进合理的数据分析手段 ， 找到监测数据的特征与工程风险之间的关系，从而控制未来工程的施工风险 ， 是非常必要的 。
2、数据 挖掘的数据 分析方法有哪些【决策树挖掘实验分析,数据挖掘决策树实验】Data挖掘Common分析Method 1 。神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织性、适应性、并行处理、分布式存储和高容错性 ， 非常适合解决data 挖掘的问题 ， 近年来受到越来越多的关注 。2.遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法 。遗传算法由于其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在data 挖掘中得到了应用 。
其主要优点是描述简单，分类速度快 ， 特别适合大规模数据处理 。4.粗糙集方法粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具 。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作 。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表 。5.涵盖正例，拒绝反例 。它利用覆盖所有正例，拒绝所有反例的思想来寻找规律 。
3、R语言-17 决策树是预测模型，分为回归决策树和分类决策树 。根据已知样本训练一个树模型，从而根据这个模型预测新样本的因变量，从根节点到预测值或分类的叶节点的路径对应一个规则 。叶节点表示在此规则下获得的预测值 。如下图所示决策树形模型是根据房产、婚姻、月收入三个属性得出贷款能否偿还的规则 。
有三种基本的测量方法来选择属性 。1.信息增益(ID3算法)信息熵一个信源发送什么符号是不确定的，测量可以根据它出现的概率来测量 。概率大，机会多，不确定性?。环粗蝗范ㄐ跃秃艽?。不确定度函数f是概率p的减函数，两个独立符号产生的不确定度应该等于各自的不确定度之和 ， 即f(P1，P2)f(P1) f(P2) ， 称为可加性 。
4、 决策树算法原理 决策 Tree是通过一系列规则对数据进行分类的过程 。它提供了一种类似规则的方法，说明在什么条件下将获得什么价值 。决策树可以分为分类树和回归树 。分类树对于离散变量是决策 trees，回归树对于连续变量是决策 trees 。如果不考虑效率 ， 那么对样本所有特征的判断最终会将一个样本划分为一个类终止块 。事实上 ， 样本中的某些特征对分类起着决定性的作用 。决策 tree的构造过程是寻找这些决定性特征，根据其决定性程度构造一棵以最具决定性特征为根节点的倒排树，然后在每个分支下的子数据集中递归寻找下一个最大的决定性特征，直到子数据集中的所有数据都属于同一类 。
5、 决策树法优点 决策树方法的优点:决策树列出了决策问题的所有可行方案和可能的自然状态，以及各种可行方法在不同状态下的期望值 。可以形象地展示问题在时间和决策序列上不同阶段的整个决策过程，应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清晰，便于决策机构集体研究，可以仔细考虑各种因素，有利于做出正确的决策 。
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