Создан заказ №2330442
14 октября 2017
Дерево принятия решений
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: сделать реферат по эконометрике за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит реферат пишите точно.
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Дерево принятия решений (их еще называют деревьями классификации или регрессионными деревьями) — применяется в сфере статистики и анализа данных для прогнозных моделей.
Строение дерева представляет собой следующее: «листья» и «ветки». На ребрах («ветках») дерева решения вписаны атрибуты, от которых зависит конечный результат, в «листьях» выписаны значения целевой функции, а в остальных узлах — атрибуты, по которым отличаются случаи. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
Для того чтобы систематизировать новый случай, надо опуститься по дереву до листа и взять соответственное значение. Аналогичные деревья решений широко применяются в интеллектуальном анализе данных.
Их цель заключается в том, чтобы построить модель, которая прогнозирует значение целевой переменной на основе нескольких переменных на входе.
"Деревья решений" – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.
Под правилом разумеется логическая конструкция, изображённая в виде "если то …".
Сфера применения деревья решений в наше время широка, но задачи, решаемые этим способом, могут быть объединены в следующие три класса:
описание данных: "деревья решений" позволяют сохранять информацию о данных в компактной форме, вместо них мы можем хранить дерево решений, какое содержит точное изображение объектов;
классификация: "деревья решений" превосходно справляются с задачами классификации, т.е. отнесения объектов к одному из заранее известных классов. Целевая переменная должна иметь дискретные значения;
регрессия: если целевая переменная имеет непрерывные значения, "деревья решений" позволяют установить зависимость целевой переменной от независимых (входных) переменных.
Типология дерева принятия решений
Своевременная разработка и принятие правильного решения - основные задачи при работе управленческого персонала любой организации. Необдуманное решение может дорого обходиться компании. На практике следствие одного решения ставить перед необходимостью нас принимать следующее решение и т.д. Иногда нужно принять несколько проблем в условиях неопределенности, когда каждая из них зависит от исхода предшествующего решения или исходов испытаний, то применяют схему, называемую деревом решений.
Деревья решений - один из методов автоматического анализа данных, основные идеи которого восходят к работам П. Ховленда (Р. Hoveland) и Е. Ханта (Е. Hunt) конца 50-х годов XX в. Их итогом появилась основополагающая монография, давшая импульс развитию данного направления.
Последовательность построения деревьев классификации - один из важных приемов, какие используют при проведении "добычи материала и разведывательного анализа" (Data Mining), реализуемый как совокупность методов аналитической обработки больших массивов информации с целью выявить в них значимые закономерности и/или систематические связи между предикторными переменными, которые затем можно применить к новым совокупностям измерений.
Дерево решений представляет из себя графический инструмент, который позволяет совершать действия, такие, как: воссоздание возможных стратегий игрока, очерчивание неопределенных исходов а так же их вероятностей, вычисление EMV по стратегиям первого игрока, выбор стратегии с максимальным значением EMV. Как правило, применение этого графического средства предполагает использование следующих соглашений:
1) деревья решений состоят из вершин (круги, квадраты и треугольники) и ветвей (линии);
2) вершины соответствуют определенным моментам времени. Вершины-решения (квадраты) соответствуют моментам времени, когда ЛПР (лицо принимающее решение) принимает решение. Вершины-вероятности (круги) соответствуют моментам времени, когда разрешается одна из неопределенностей. Оконечные вершины (треугольники) соответствуют окончанию задачи, когда все решения приняты, все неопределенности разрешились и все платежи произошли;
3) вырождение ситуации во времени выходит согласно данной графической схеме слева направо;
4) ветви, распространяющиеся из вершин - решений, отвечают разнообразным вариантам решениям;
5) вероятности отвечают ветвям, исходящим из вершин вероятностей. Эти вероятности являются условными вероятностями при условии свершения события, соответствующего вершине, из которой они исходят. Поэтому сумма вероятностей по всем ветвям, исходящим из одной вершины, равна 1;
6) каждой оконечной вершине соответствуют два числовых значения.
Первое - это вероятность прихода в данную оконечную вершину и второе - значение платежа, соответствующее данному сценарию развития событийПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией, чтобы исполнитель повысил уникальность работы
15 октября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Дерево принятия решений.docx
2017-10-18 18:44
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
все в срок и по моим условиям, вносил корректировки по мере работы, все выполнялось отлично
Хочешь такую же работу?
300 ₽
