遥感决策树有什么特点 什么是决策树?



决策树一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 

 

   选择分割的方法有好几种,但是目的都是一致的:对目标类尝试进行最佳的分割。 

   从根到叶子节点都有一条路径,这条路径就是一条“规则”。 

   决策树可以是二叉的,也可以是多叉的。 

 

   对每个节点的衡量: 

   1)  通过该节点的记录数

   2)  如果是叶子节点的话,分类的路径

   3)  对叶子节点正确分类的比例。 

   有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。 

 

   决策树对于常规统计方法的优缺点 

  优点:

 什么是决策树?
  1) 可以生成可以理解的规则。

  2) 计算量相对来说不是很大。

  3)  可以处理连续和种类字段。

  4)  决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要 

 

  缺点:

  1)  对连续性的字段比较难预测。

  2)  对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作。

  3)  当类别太多时,错误可能就会增加的比较快。

  4)  一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类。  

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