多属性决策简介

多属性决策简介
多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分,它
的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域
中有着广泛的应用,如:投资决策、项目评估、维修服务、
武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展
排序和经济效益综合评价等.多属性决策的实质是利用已
有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进
行排序或择优.它主要由两部分组成: (I) 获取决策信
息.决策信息一般包括两个方面的内容:属性权重和属性
值(属性值主要有三种形式:实数、区间数和语言).其中,
属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容; (2)
通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和
择优.

### 决策树算法简介 决策树是一种监督学习方法,广泛应用于分类和回归任务。其核心思想是通过对数据集进行递归划分来构建一棵树形结构,使得最终的叶子节点代表特定类别的预测结果或数值输出[^1]。 #### 基本概念 - **根节点 (Root Node)**:表示整个样本集合,在此节点上开始分裂。 - **内部节点 (Internal Node)**:对应于某个属性上的测试条件,用于进一步分割数据子集。 - **分支/边 (Branch/Edge)**:从父节点到子节点的一条有向连接,表示某一属性取值的结果。 - **叶节点 (Leaf Node)**:不继续分裂的终端节点,通常存储类别标签或者连续变量的具体值。 #### 工作原理 决策树的工作流程主要分为以下几个方面: 1. **特征选择**:为了找到最佳的划分方式,常用的信息增益、信息增益率以及基尼指数等指标被用来衡量不同特征的重要性并决定如何拆分当前的数据集[^2]。 2. **树的生成**:基于选定的标准不断重复地将数据划分为更小的部分直到满足停止准则为止。例如当所有属于同一类时不再需要额外切割;又或者是达到预设的最大深度限制等情况都会终止生长过程[^3]。 3. **剪枝操作**:为了避免过拟合现象发生,可以通过减少不必要的复杂度来进行简化处理——即所谓的“修剪”。这一步骤有助于增强泛化能力,使模型更加鲁棒可靠。 以下是利用Python中的`sklearn`库快速搭建一个简单的决策树分类器的例子: ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 构造虚拟数据 X = np.array([[0, 0], [1, 1]]) y = np.array([0, 1]) # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建决策树模型 decision_tree = DecisionTreeClassifier() # 训练模型 decision_tree.fit(X_train, y_train) # 输出模型参数 print(decision_tree) ``` 上述代码片段展示了如何初始化一个决策树对象并通过调用`.fit()`函数完成对其的学习过程。
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