画决策树的详细过程
判定树和决策树一样吗？
判定树和决策树一样吗？
一样的，决策树（Decision Tree）又称判定（断）树，是一种图形工具，适合于描述加工中具有多个策略，而每个策略又和若干条件有关的逻辑功能。
决策树书籍排名？
1.《决策思维》
2.《模型与算法》
3.《机器学习》
4.《神经网络》
决策树如何输出概率？
首先，要先了解决策树，决策树，就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具，一种寻找最优方案的画图法。
再来看概率树，率树在决策树的基础上，增加了对条件发生概率的预测，和对结果收益的评估，然后加权平均得到一个“期望值”，用这个期望值，作为依据，辅助决策。
两者是不同的概念。
决策树深度怎么看？
决策树算法的最大深度，也就是其max_depth参数，代表了决策树的复杂程度，即上述例子中做出问题判断的数量，问题判断数量越多，就代表决策树的深度越深，这个模型的计算也越复杂。
max_depth:决策树最大深度，决策树模型先对所有数据集进行切分，再在子数据集上继续循环这个切分过程，max_depth可以理解成用来限制这个循环次数。
决策树的五大要素？
由决策结点、方案分枝、状态结点、概率分枝和结果点五个要素构成。
步骤：
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。
风险决策树的绘制步骤是什么？
风险决策树的绘制步骤是：以风险决策为树干，依次将应对风险、风险管控所制订的各项措施作为树枝树形连接。绘制其决策树。
二级决策树分析？
决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。决策树由树根(决策节点)、其他内点(方案节点、状态节点)、树叶(终点)、树枝(方案枝、概率枝)、概率值、损益值组成。