结构方程模型和决策树模型一样吗(决策树模型)

结构方程模型和决策树模型一样吗

1、结构方程模型 (structural equation modeling，SEM)是一种建立、估计和检验因果关系模型的 *** 。它可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等 *** ，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

决策树模型的优缺点

优点：决策过程更接近人的思维， 因此模型更容易解释；能够更清楚地使用图形化描述模型；速度快；可以处理连续性和离散型数据；不需要任何领域知识和参数假设；适合高维数据。

决策树对于常规统计 *** 的优缺点：优点：可以生成可以理解的规则；计算量相对来说不是很大；可以处理连续和种类字段；决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。

可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。当然，决策树法也不是十全十美的，它也有缺点，如使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；等等。

机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。

决策树是什么东东?

1、决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况。

2、决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的 *** 。

3、决策树（Decision Tree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。

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