决策树分析法是什么?

决策树分析法是一种基于决策树的机器学习方法，它使用一种结构化的方法，以确定输入变量对输出变量的影响，用于对已知的特定情况下的解决方案的选择。决策树是从最重要的决定步骤开始，并通过比较和选择一系列可能发生的事件，最终到达终止点。决策树可以有各种层次，从决定超级简单的(如是否用浓咖啡和热饮来提供)到超级复杂的(如提供哪种护理服务)的决定，可以确定所有可能的决定，因此可以更好地帮助决策者进行决策。

一个常见的决策树模型是ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法，它的工作原理是计算特征的信息增益，选择最优的分割点来划分属性。它也称为最优划分树或者如权威信息增益(Gini系数)，它可以用来从数据集中提取最有价值的特征。

C4.5是另一种可行的决策树方法，它是ID3的一个改进版本。它通过伪信息增益比(GainRatio)算法比较属性的各个特性，将其与父变量相比较，选择增益率最高的属性作为父类。

决策树分析法可用于统计学/机器学习领域中多种任务，包括回归、分类、聚类、特征选择和可视化。它可以有效使用归纳、演绎和混合原则来构建决策树，以便对给定数据进行分析。

另一个运用决策树分析法的应用是协同过滤推荐系统，它是一种计算机系统，使用决策树来生成用户的偏好和特征。协同过滤推荐系统基于用户的历史信息来为用户提供相关的物品推荐。它也可以用于搜索引擎，使用决策树来了解用户的搜索需求，并根据用户的历史搜索记录提出推荐。

决策树分析法的步骤及优点?

(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。