决策树(一)——银行房屋贷款申请
时间: 2023-11-08 18:53:00 浏览: 91
决策树是一种常用的机器学习算法,它可以对数据进行分类和预测。在银行房屋贷款申请中,决策树可以用来判断是否批准贷款申请。
假设我们有以下的贷款申请数据:
| Applicant ID | Income | Credit History | Loan Amount | Loan Approved |
|--------------|--------|----------------|-------------|---------------|
| 1 | 125 | Good | 200,000 | Yes |
| 2 | 100 | Good | 150,000 | Yes |
| 3 | 70 | Poor | 50,000 | No |
| 4 | 90 | Good | 100,000 | Yes |
| 5 | 110 | Poor | 75,000 | No |
我们想要用决策树来判断一个新的贷款申请是否会被批准。下面是一种可能的决策树:
![Decision Tree](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shijack/PicBed/markdown/20210919110607.png)
这个决策树首先根据申请人的信用记录将数据分为两个分支:好的信用记录和差的信用记录。对于好的信用记录,如果申请人的收入大于100,则批准贷款,否则不批准。对于差的信用记录,如果申请人的贷款金额小于等于75,000,则批准贷款,否则不批准。
当我们有一个新的贷款申请时,我们可以根据申请人的收入和信用记录,沿着树的分支一步步走到叶节点,从而得出是否批准贷款的决策。
决策树是一种简单而有效的算法,它易于理解和解释。它还可以处理具有非线性关系的数据,并且对于缺失数据也有很好的处理能力。但是,它也有一些缺点,例如容易出现过拟合、对噪声敏感等。