关于决策树与客户价值分类的问题

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有些客户价值分析的研究中，使用决策树方法来进行客户价值分类，在这种方法中，需要有训练集，训练集的数据一般包括一些关键指标以及客户价值分类，我的问题是：针对训练集中的样本，它们的客户价值分类是哪儿来的？有些研究讲“是根据以往经验获得样本的客户价值分类”，那么以往的经验是什么？怎么获得？如何保证这些分类是正确的？否则如何保证根据训练集得出的决策树算法是正确的？

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关键词：客户价值 决策树 价值分析 我的问题 训练集 价值 分类 客户 决策树

我做过类似的问题!

你提到的经验,可以说不是经验来的!

比如我用决策树来进行客户的信用分类的话(目的是要找出有信用与没有信用的客观规律),所以根据以前的"经验"是可以判断出某一个客户的信用是有还是没有的!

这样就可以用决策树来抽规则了!

你的意思是说：要事先已知训练集中的客户有没有信用。对吗？我理解：比如对于银行的客户，我们是可以从他以往的业务中查询出有没有不良的信用记录，进而判断此客户有没有信用，对吧？

对,可以这么去理解!