決策樹怎麼畫?

關於決策樹的畫法

如何用WORD做決策樹圖

可以用繪圖裡的工具來畫！

決策樹決策表如何繪製？？？

根據題目，先將收件距離分為大於1000和小於或等於1000兩種，這就是決策樹的第一層的兩個分支。如收費標準——L≤1000 ——L>1000； 然後，題目告知，在1000公里以內，普通郵件2元/公斤；掛號3元/公斤，這就是第一個分支上的兩個更細的分支；也就是說L≤1000裡面又可以有兩個分支，一個是掛號，一個是普通（暫時先不分，大家看明白，下面我會把整個圖畫出來的）； 第三，可以看到大於1000公里的，普通郵件2.5元/公斤；掛號3.5元/公斤。這是大於1000公里的兩個分支。 第四，到這裡，還沒有完，因為可以看到題目的最後一句，就是在超過1000公里以外的郵件，還有一個分支，就是重量部分的，超過30公斤，要加收0.5元，當然，另一個條件就是不超過的不加，這就需要在大於1000公里的分出的兩個分支裡面又要分出兩個分支。 題目分析完了之後，我們開始繪圖。（因為我對WORD文檔的很多使用還不是特別熟練，呵呵，只能是粗略的繪一張草圖，大家克服一下，看明白就可以了）。第一層兩個分支收費標準——L≤1000 ——L>1000 第二層分支L≤1000——掛號 3W ——普通 2W L>1000 ——掛號 ——普通 由於在大於1000裡面還分超過30公斤和不超過30公斤的，所以，暫時我們還不給它定價，等到第三層的分支裡再定價； 第三層分支L>1000——掛號——W >30 3.5×30＋4（W-30） ——W≤30 3.5W ——普通——W >30 2.5×30＋4（W-30） ——W≤30 2.5W 再把整個圖複合一下，就成為下面這樣的一個完整的：收費標準——L≤1000——掛號 3W ——普通 2W ——L> 1000——掛號 ——W >30 3.5×30＋4（W-30） ——W≤30 3.5W ——普通 ——W >30 2.5×30＋3（W-30） ——W≤30 2.5W 然後，大家自己再用大括號連一下就可以了，應該能看明白了。 下面是決策表；決策表基本是根據決策樹來畫的，現在我們可以看出，我們總共有6個組合，條件有3個，行動的結果有6個，這就確定了決策表的列與行，6個組合構成了決策表的列，3個條件和6個行動結果構成了決策表的9個行，於是，一個決策表的大致輪廓就出來了: 條件和行動 組合 1 2 3 4 5 6 距離是否大於1000 Y Y Y Y N N 是否掛號 Y Y N N Y N 重量是否大於30 Y N Y N F=2W √ F=3W √ F=2.5W √ F=3.5W √ F=2.5×30＋3（W-30） √ 鄲= 3.5×30＋4（W-30） √ 我想要說明的是，其中的W代表的是你包裹的重量，在決策表中上面三行是條件，下面六行是結果，這個是根據決策表的條件一個一個對照來了，Y代表是，N代表否，不要想當然的往裡添，在條件都符合的情況下畫勾，這樣，一個決策表就做出來了.

決策樹的畫法

機器學習中，決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關係。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑所表示的對象的值。決策樹僅有單一輸出，若欲有複數輸出，可以建立獨立的決策樹以處理不同輸出。數據挖掘中決策樹是一種經常要用到的技術，可以用於分析數據，同樣也可以用來作預測。從數據產生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習, 通俗說就是決策樹。一個決策樹包含三種類型的節點： 決策節點：通常用矩形框來表示 機會節點：通常用圓圈來表示 終結點：通常用三角形來表示 決策樹學習也是資料探勘中一個普通的方法。在這裡，每個決策樹都表述了一種樹型結構，它由它的分支來對該類型的對象依靠屬性進行分類。每個決策樹可以依靠對源數據庫的分割進行數據測試。這個過程可以遞歸式的對樹進行修剪。 當不能再進行分割或一個單獨的類可以被應用於某一分支時，遞歸過程就完成了。另外，隨機森林分類器將許多決策樹結合起來以提升分類的正確率。決策樹同時也可以依靠計算條件概率來構造。決策樹如果依靠數學的計算方法可以取得更加理想的效果。 數據庫已如下所示：　　(x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)相關的變量 Y 表示我們嘗試去理解，分類或者更一般化的結果。 其他的變量x1, x2, x3 等則是幫助我們達到目的的變量。

用WPS表格怎麼畫決策樹

有難度。用Visio畫不是更好嗎。

excel決策樹怎麼畫

office2010以上版本，插入-Smartart

Word裡的決策樹怎樣添加下級菜單和怎樣刪除多餘項目?

這種決策樹的圖形，在電腦上如何繪製出來的啊

可以使用

visio

MATLAB（非常麻煩）

Word

XMind

決策樹法的步驟

（1）繪製決策樹圖。從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。（2）按從右到左的順序計算各方案的期望 值，並將結果寫在相應方案節點上方。期望值的計算是從右到左沿著決策樹的反方向進行計算的。（3）對比各方案的期望值的大小，進行剪枝優選。在捨去備選方案枝上，用“=”記號隔斷。

windows優化大師6.7申請號801174認證號是多少？那位大哥幫幫忙？

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