造价师决策树怎么画

决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。一个决策树包含三种类型的节点： 决策节点：通常用矩形框来表示 机会节点：通常用圆圈来表示 终结点：通常用三角形来表示

1、绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。2、按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。3、（3）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。扩展资料：决策树法的优点：1、决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。2、能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。3、在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。参考资料：百度百科--决策树法

（1）绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。（2）按从右到左的顺序计算各方案的期望 值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。（3）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。