决策树法的基本组成部分有哪些？

关于决策树法的基本组成部分有哪些？很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天周边号就来为大家分享一下，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题！

决策树法分为那几个步骤

1、特征选择

特征选择决定了使用哪些特征来做判断。在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相关性较高的特征，也就是分类能力较强的特征。在特征选择中通常使用的准则是：信息增益。

2、决策树生成

选择好特征后，就从根节点触发，对节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同取值建立子节点；对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。

3、决策树剪枝

剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。

【简介】

决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。

简述决策树方法的基本内涵

第一步，明确决策问题，确定备选决策方案。

第二步，用别个列出所有可能的发生的机会事件及最终结局，通过决策结、机会结直至结局结的连结，展示事件的客观顺序。

第三步，明确各种结局可能出现的概率。

第四步，对最终临床结局用是以的效用值赋值。

第五步，计算每一种备选决策方案的质量调整生命年（QALY）期望值，从各种备选方案的比较中，选择期望值最高的备选方案为最佳决策方案。

第六步，应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。

关于决策树法的基本组成部分有哪些？的内容到此结束，希望对大家有所帮助。