决策表和决策树的区别

决策表和决策树的区别

1.决策表: 决策表只是所有条件和动作的表格表示。每当处理逻辑非常复杂并且涉及多个条件时,总是使用决策树。用于形成数据表的主要组件是条件存根、操作存根和规则。

决策表的类型:

  • 扩展条目表
  • 有限的条目表

好处:

  • 表格中因果关系的可视化。
  • 容易理解
  • 在复杂表的情况下,它可以很容易地分解成更简单的表。
  • 表格的格式一致。
  • 需要从情况的总结结果中提出可能的行动建议。
  • 在这些表中,可能会使用半标准化的语言。
  • 表用户不一定知道如何使用计算机。

缺点:

  • 决策表不太适合大规模应用。需要将大表拆分为较小的表以消除冗余。
  • 完整的动作序列不会反映在决策表中。
  • 提出了部分解决方案。
  1. 决策树:决策树是一个始终使用分支方法来展示任何决策的所有可能结果的图。决策树是图形化的,可以更好地表示决策结果。它由三个节点组成,即决策节点、机会节点和终端节点。

决策树的类型:

  • 分类变量决策树
  • 连续变量决策树

好处:

  • 决策树易于理解和使用。
  • 新场景很容易添加。
  • 可与其他决策方法相结合。
  • 处理数字和分类变量
  • 分类不需要很多计算。
  • 有助于分析和解决各种业务问题。

缺点:

  • 它们本质上是不稳定的,这意味着数据的微小变化可能会导致最优决策树的结构发生变化,并且它们经常是错误的。
  • 这些不太适合所需结果是连续变量值的估计任务。
  • 替代选项在相同数据下表现更好。可以使用决策树的随机森林作为替代,但它不像单个决策树那样容易理解。
  • 计算可能会变得相当复杂,尤其是当多个值不确定和/或多个结果相关时。

决策表和决策树的区别:

编号 决策表 决策树
1 决策表是条件和动作的表格表示。 决策树是决策的每个可能结果的图形表示。
2 可以从决策树中推导出决策表。 不能从决策表中导出决策树。
3 有助于明确标准。 它有助于考虑决策的可能相关结果。
4 在决策表中,可以包含多个“或”条件。 在决策树中,不能包含多个“或”条件。
5 属性数量较少时使用。 当有更多的属性时使用它。
6 仅用于简单逻辑。 它也可以用于复杂的逻辑。
7 它由行和表构成。 它由分支和节点构成。
8 使用决策表的目的是根据表中输入的数据生成结构化逻辑的规则。 决策树的目标是提供一种有效的方法来可视化和理解决策的可用可能性和可能结果的范围。

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