一级造价师决策树不会咋办

在数据挖掘中，有很多的算法是需要我们去学习的，比如决策树算法。在数据挖掘中，决策树能够帮助我们解决更多的问题。当然，关于决策树的概念是有很多的，所以说我们需要多多学习多多总结，这样才能够学会并且学会数据挖掘的知识，在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于决策树的相关知识。
决策树的算法
决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。而叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的就是为了产生一棵泛化能力强，即能处理未见示例能力强的决策树。这些就是决策树算法的结构。
决策树的原理
一般来说，决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下以递归方式构造决策树。而贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择。在决策树生成过程中，划分选择即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。这样就能够方便数据属性的划分，然后，下一步是树的剪枝。在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，这样才能够使用决策树解决很多的问题。而分类是数据挖掘中的一种应用方法，而决策树则是一种典型的普遍使用的分类方法，并且决策树技术早已被证明是利用计算机模拟人决策的有效方法。
决策树的现状
近年来随着信息技术、计算机科学的迅速发展，决策树作为重要方法之一，越来越受到人们的关注。而其在人工智能方面的潜力以及与越来越多新技术的结合，由此可见，决策树在数据挖掘乃至数据分析中还是有很长的使用时间，这就是决策树至今经典的原因。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据挖掘中决策树的知识，当大家学习了决策树的概念，决策树的结构以决策树的原理，就能够掌握决策树的基础知识。不过要想学习数据挖掘，还是要学习更多的知识，希望这篇文章能够帮助到大家。

决策树是决策过程中的一种有序的概率图解表示，决策者根据决策树所构造出来的决策过程的有序图示，不但能纵观决策过程的全局，而且能地对决策过程进行合理的分析，从而得到较好的决策结果。
决策树由节点和分枝组成，表现为一个树状图示，节点有二种，一种叫决策点，用“□”表示，从决策点引出的分枝称为方案分枝，另一种节点叫状态点，用“〇”表示，从状态点引出的分枝叫概率分枝。每一概率分枝表示一种自然发生的状态，在概率分枝的末端标明相应方案在该状态下的损益值，在概率分枝上注明不同状态可能发生的概率大小，在状态点上注明该方案计算所得的期望值。

我也是刚从老师那拿到的资料~正打算研究研究呢~
至于那个啥准则就抱歉了~貌似老师发过来的内容没怎么讲~

存在着决策人希望达到的一个明确目标，只存在一个确定的自然状态。
在实际决策中，有些客观条件不由决策者控制，这类问题称为非确定型决策
风险型决策：是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，但是实现决策目标必须冒一定风险。
先验概率：根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值。
自然状态：指各种可行方案可能遇到的客观情况和状态。
损益矩阵：一般有三部分组成：可行方案、自然状态及其发生的概率、各种行动方案的可能结果。把这三部分内容在一个表上表现出来，这个表就是损益矩阵表。
决策树：是对决策局面的一种图解。它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明地绘制在一张图表上。用决策树可以使决策问题形象化。决策树图的制作步骤
1．绘出决策点和方案枝，在方案枝上标出对应的备选方案；
2．绘出机会点和概率枝，在概率枝上标出对应的自然状态出现的概率值；
3．在概率枝的末端标出对应的损益值，这样就得出一个完整的决策局面图。决策树图的分析
决策树图的分析程序是先从损益值开始由右向左推导，称为反推决策树法。
决策是面对未来的，而未来又有不确定性和随机性，因此，有些决策具有一定的成败概率，叫风险型决策。
现代社会化大生产，受客观环境的制约性大，一项重大决策对环境变化的适应性不同，其后果大不一样。如现代汽车工业，在面对能源危机的环境下，想要发展不用石油的汽车，那就需要投入较大的研究试验费用，根据判断如能有很广的销路，那么就可以在投入市场几年之后收回投资并获得较大利润，这是成功的估计。如果因这种汽车造价高，使用不便，没有市场需求，那就要失败。对这两种可能性如何判断，怎样做出选择，就属于风险性的决策。也就是要冒一定风险，存在着两个前途，两种结果，决策不当就会带来巨大损失。当然这种决策也不完全是盲目的，要做各种预测，进行反复的技术经济论证，决策搞得科学，成功的概率就会高一些

不能分开挂，我有个朋友，造价员是挂在云南的，考了四川的二级建造师，去注册的时候，别人说他在云南的这家公司挂了造价员，不能在四川挂二级建造师。（不过最后的结果还是在四川挂了二级建造师，至于为什么，在中国，大家都晓得咋个解决撒，后门呀。）

决策树Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，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关系。Entpy = 的凌乱程度，使用算法ID3, C5和C0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种学习，所谓学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为学习。

机器学习中，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
决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。
决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示：

　　x, y = x1, x2, x3…, xk, y
相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。