决策模型

决策树：构建决策模型的利器

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

算法与数据结构 3 2024-05-14

构建决策树模型

利用分类算法，构建基于决策树的模型，进行数据分析决策。

数据挖掘 6 2024-05-13

决策树的基本概念与模型评估

决策树是一种类似流程图的树形结构，每个内部节点代表在某一属性上的测试，每个分支表示一个测试输出，每个叶节点表示类或类分布。决策树的生成包括两个阶段：决策树构建和树剪枝。在构建过程中，从根节点开始，递归地根据选定的属性划分样本（必须是离散值）。树剪枝的目的在于检测并剪去训练数据中的噪声和孤立点反映的多余分枝。决策树通过将样本的属性值与树结构进行比较，对未知样本进行分类。

算法与数据结构 1 2024-07-17

3G客户最优机型匹配决策树模型

基于4类用户特征，构建决策树模型，判别3G客户最优机型选择，包含： 费用数据：出账、优惠、数据、新业务、彩铃费用 消费信息：彩信、手机报、手机流量、邮箱、彩铃订购情况 客户终端偏好：年龄、性别、终端偏好 基本信息：套餐品牌、用户所在地、3G标识、在网时长、通话时长（本地、漫游、长途）、交往圈

数据挖掘 4 2024-04-30

电信数据挖掘技术概述 - 决策树模型应用示例

电信数据挖掘技术利用决策树模型分析3G用户的历史行为数据，建立流失预警模型，揭示用户流失特征并进行详细分析，预测用户的流失倾向。该模型依据客户历史行为变量如性别、年龄、在网时长、月均消费和通话行为等200多个变量来预测客户流失概率。数据挖掘模型的预测性能使得电信业能够更有效地管理客户关系和降低流失率。

数据挖掘 3 2024-07-23

决策树数据挖掘模型赋能焊接质量控制

工业生产中，质量过程控制愈发重要。数据挖掘技术应用于质量控制过程的质量分类预测与分析，正成为一个蓬勃发展的新兴研究方向，其中决策树模型在焊接质量控制中展现出巨大应用潜力。

数据挖掘 2 2024-05-25

决策树模型到 SQL CASE WHEN 语句的转换：概率预测

将决策树模型转换为 SQL 中的 CASE WHEN 语句，能够高效地进行概率预测。每个叶子节点的概率都可以转换为一个 WHEN 条件，从而将模型逻辑嵌入到 SQL 查询中。

MySQL 6 2024-05-23

决策支持系统的集成化模型分析与研究(2012年)

随着计算机和自动数据收集工具的广泛应用，大量数据持续被采集和存储在数据库中，从而形成了对大数据挖掘的巨大需求。在现有的数据挖掘技术基础上，提出了一种集成化的关联规则挖掘方法，该方法综合了联机分析处理技术和关联规则挖掘Cube_DM算法，通过决策分析工具软件DBMiner系统，能够有效地分析数据挖掘结果。

数据挖掘 0 2024-08-10

打垒球的决策表分析-决策树算法

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

算法与数据结构 0 2024-09-14

决策分析方法：驾驭不确定性，优化决策

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

数据挖掘 3 2024-05-15