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雷达卡
如何用R实现Decision Tree？
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首先，我想探讨Decision Tree的应用场景，知道了应用场景那又怎么样？
这个树可以为电商鼓励用户下订单做参考，这种东西能拿出来给人看的好处在哪里呢？除非人看它能得到机器得不到的信息。
比如在一系列的网购的顺序中，从它的首页开始到某一种商品可以有很多路径，可是对于那么多的用户，这样的路径数量是
无比庞大的。当然也有可能很少，比如，可能是因为你的用户很少或者由交互设计直接导致。
正确的思考方向应该是，你期望的某人的决策倾向于怎样，以及怎样影响他的决策。
这背后的学问就更大了，为什么你觉得你引导的某种方向就是好，在多长远的时期内是好的。
还有的思考方向是，你自己或者你自己的团队，面临着一些选择，诸多的选择，不同的选择带给你不同期望程度的收益，所以
你和你的团队需要判断做出最好的选择，以收到最大的利益。这需要对问题进行详细的分析，对每种选择可能的收益进行预期，我自己估计在现实的应用中，这个树会需要不断的修正，可能是一个很长期的过程。
还有受到Paxos的影响，我想这个树可以对话性质的，也可以说是博弈性质的，比如，先是你采取了什么策略，有一些策略的
集合，接下去，是你的竞争对手的一些应对策略。你可以用这个树，在了解对手之后，随着情况的变化，逐步的去改变自己的策略集合，来使得利益最大化。
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接下去，我想讨论，计算机技术或者一些软件包它能主要帮到你的地方在哪里？
很直观，很简单的一点是直观的展示出来，方便你去分析它，全局的观看它，方便和人们去沟通。
第二点，方便做一些计算，如果是要做期望收益的计算，等等，在问了不同的What if之后期望的收益会怎么变化等等。
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