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决策树的原理 决策树: 从训练数据中学习得出一个树状结构的模型 决策树属于判别模型 决策树是一种树状结构#xff0c;通过做出一系列决策 (选择) 来对数据进行划分#xff0c;这类似于针对一系列问题进行选择。 决策树的决策过程就是从根节点开始#…决策树 算法原理
决策树的原理 决策树: 从训练数据中学习得出一个树状结构的模型 决策树属于判别模型 决策树是一种树状结构通过做出一系列决策 (选择) 来对数据进行划分这类似于针对一系列问题进行选择。 决策树的决策过程就是从根节点开始测试待分类项中对应的特征属性并按照其值选择输出分支直到叶子节点将叶子节点的存放的类别作为决策结果。 决策树算法是一种归纳分类算法它通过对训练集的学习挖掘出有用的规则用于对新数据进行预测。 决策树算法属于监督学习方法 决策树归纳的基本算法是贪心算法自顶向下来构建决策树。 贪心算法:在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择 在决策树的生成过程中分割方法即属性选择的度量是关键。
决策树的特点
优点
推理过程容易理解计算简单可解释性强比较适合处理有缺失属性的样本。可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量也为判断属性变量的重要性减少变量的数目提供参考。 缺点容易造成过拟合需要采用剪枝操作.忽略了数据之间的相关性。对于各类别样本数量不一致的数据信息增益会偏向于那些更多数值的特征
决策树的三种基本类型
建立决策树的关键即在当前状态下选择哪个属性作为分类依据。根据不同的目标函数建立决策树主要有一下三种算法: ID3(lterativeDichotomiser)、C4.5CART(Classification And Regression Tree).
下次博客简述ID3算法、C4.5算法、CART算法
