3决策树

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决策树ID3例题经典案例

决策树ID3例题经典案例
决策树ID3例题是探究决策树原理的经典案例。

它的主要内容是利用决策树对一组状态变量输入，按照规则变化，最终得出一组结论。

决策树ID3例题的经典案例如下：
假设有一组客户，他们的信息如下：
客户年龄收入是否有孩子是否有信用卡
A 35 150 有有
B 25 100 有无
C 60 150 无有
D 35 200 无有
这个案例中，状态变量为年龄、收入、是否有孩子、是否有信用卡，如果想要利用决策树分析得出最终结论，可以根据如下规则进行对比：
（1）根据年龄，将客户分为年轻客户和中老年客户；
（2）根据收入，将客户分为低收入和高收入；
（3）根据是否有孩子，将客户分为家庭客户和非家庭客户；
（4）根据是否有信用卡，将客户分为信用良好客户和信用较差客户。

以上就是用决策树ID3例题的经典案例，通过综合分析多个状态变量，最终得出一组划分客户的结论，以便采取相应的策略。

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《机器学习（周志华）》笔记--决策树（3）--剪枝处理：预剪枝、后剪枝、预剪枝与后剪枝优缺点比较

《机器学习（周志华）》笔记--决策树（3）--剪枝处理：预剪枝、后剪枝、预剪枝与后剪枝优缺点⽐较五、剪枝处理过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分⽀过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集⾃⾝的⼀些特点当作所有数据都具有的⼀般性质导致过拟合。

剪枝：对付过拟合的⼀种重要⼿段，通过主动去掉⼀些分⽀来降低过拟合的风险。

基本策略：预剪枝和后剪枝。

预剪枝：对每个结点划分前先进⾏估计，若当前结点的划分不能带来决策树的泛化性能的提升，则停⽌划分，并标记为叶结点。

后剪枝：现从训练集⽣成⼀棵完整的决策树，然后⾃底向上对⾮叶⼦结点进⾏考察，若该结点对应的⼦树⽤叶结点能带来决策树泛化性能的提升，则将该⼦树替换为叶结点。

如何评估：留出法，即预留⼀部分数据⽤作“验证集”以进⾏性能评估。

举例：我们将西⽠数据集随机分成两部分，如图5.0.1所⽰：图 5.0.1 假设我们采⽤信息增益准则来进⾏划分属性选择，则从图5.0.1的训练集中会⽣成⼀个决策树，如图5.0.2. 图5.0.2 划分前：5个正例，5个负例，拥有样本数最对的类别。

根据前⾯讲到的信息增益准则，得到了⼀个决策树。

进⾏了5次划分1、预剪枝基于信息增益准则，我们会选取属性“脐部”来对测试集进⾏划分，并产⽣三个分⽀。

然⽽，是否应该进⾏这个划分呢？预剪枝要对划分前后的泛化性能进⾏估计。

划分之前，所有样例集中在根结点，如图5.1.1 图5.1.1 在⽤属性“脐部”划分之后，如图5.1.2 图5.1.2 基于预剪枝策略从表5.0.1数据所⽣成的决策树如图5.1.3 图5.1.32、后剪枝后剪枝先从训练集中⽣成⼀棵完整的决策树，其验证集精度测得为 42.9%。

⾸先考虑结点⑥，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{7，15}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度提⾼⾄ 57.1%，于是决定剪枝：然后考虑结点⑤，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{6，7，15}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度仍为 57.1%，可以不剪枝：对结点②，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{1，2，3，14}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度提升⾄ 71.4%，决定剪枝：对结点③和①，先后替换为叶结点，均未测得验证集精度提升，于是不剪枝：最终，后剪枝得到的决策树：3、预剪枝与后剪枝优缺点⽐较（1）时间开销 • 预剪枝：训练时间开销降低，测试时间开销降低 • 后剪枝：训练时间开销增加，测试时间开销降低（2）过/⽋拟合风险 • 预剪枝：过拟合风险降低，⽋拟合风险增加 • 后剪枝：过拟合风险降低，⽋拟合风险基本不变（3）泛化性能：后剪枝通常优于预剪枝。

(三)决策树方法

（三）决策树方法9、某轻工产业为了更好的满足国外市场对其传统名牌产品的需求,拟制定一个企业发展计划,计划包括三种可行性方案：第一个方案：扩建。

需要追加投资100万元，经营期限为10年。

第二个方案：新建。

企业重新投资200万元，经营期限为10年。

第三个方案：联营。

所需投资20万元，经营期限为10年。

具体资料数据如下所示：单位：万元根据上述资料,试用决策树法选出最优方案解：（1）画决策树净收益值：450-100=350（万元）方案二.期望值：1000×0.5+350×0.3-300×0.1+（-500）×0.1=525（万元）净收益值：525-200=325（万元）方案三.期望值：300×0.5+200×0.3+0×0.1+（-50）×0.1=205（万元）净收益值：205-20=185（万元）（3）决策选优：∵方案一净收益值大于方案二与三, ∴应选择方案一即扩建为最优方案.10、企业似开发新产品。

现在有三个可行性方案需要决策。

方案一；开发新产品A，需要追加投资120万元，经营期限为5年。

此间，产品销路好，可获利100万元；销路一般可获利80万元；销路差可获利10万元。

三种情况的概率分别为30%、50%、20%。

方案二；开发新产品B，需要追加投资80万元，经营期限为4年。

此间，产品销路好，可获利90万元；销路一般可获利50万元；销路差可获利-8万元。

三种情况的概率分别为60%、30%、10%。

方案三；开发新产品C，需要追加投资50万元，经营期限为4年。

此间，产品销路好，可获利60万元；销路一般可获利30万元；销路差可获利10万元。

三种情况的概率分别为50%、30%、20%。

试用决策树对方案进行选优。

解：（1）画决策树（2）计算各方案的期望值和净收益值方案一.期望值：500×0.3+400×0.5+50×0.2=360（万元）净收益值：360-120=240（万元）方案二.期望值：360×0.6+200×0.3+（-32）×0.1=273（万元）净收益值：273-80=193（万元）方案三.期望值：240×0.5+120×0.3+40×0.2=164（万元）净收益值：164-50=114（万元）（3）决策选优：∵方案一净收益值大于方案二与三, ∴应选择方案一即开发新产品A为最优方案.补充题、某企业似开发新产品。

实验三决策树算法实验实验报告

实验三决策树算法实验实验报告一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个决策树模型来解决分类和回归问题。

在本次实验中，我们将使用决策树算法对一个分类问题进行建模，评估算法的性能，并对实验结果进行分析和总结。

二、实验目的1.学习理解决策树算法的基本原理和建模过程。

2. 掌握使用Python编程实现决策树算法。

3.分析决策树算法在不同数据集上的性能表现。

三、实验过程1.数据集介绍2.决策树算法实现我们使用Python编程语言实现了决策树算法。

首先，我们将数据集随机分为训练集和测试集，其中训练集占70%，测试集占30%。

然后，我们使用训练集来构建决策树模型。

在构建决策树时，我们采用了ID3算法，该算法根据信息增益来选择最优的特征进行分割。

最后，我们使用测试集来评估决策树模型的性能，计算并输出准确率和召回率。

3.实验结果与分析我们对实验结果进行了统计和分析。

在本次实验中，决策树算法在测试集上的准确率为0.95，召回率为0.94、这表明决策树模型对于鸢尾花分类问题具有很好的性能。

通过分析决策树模型，我们发现花瓣长度是最重要的特征，它能够很好地区分不同种类的鸢尾花。

四、实验总结通过本次实验，我们学习了决策树算法的基本原理和建模过程，并使用Python实现了决策树算法。

通过实验结果分析，我们发现决策树算法在鸢尾花分类问题上具有很好的性能。

然而，决策树算法也存在一些不足之处，例如容易过拟合和对数据的敏感性较强等。

在实际应用中，可以使用集成学习方法如随机森林来改进决策树算法的性能。

(三)决策树方法

(三)决策树方法决策树是机器学习中最常用的方法之一。

它是一种基于树形结构的分类模型，可以对数据进行预测和分类。

决策树方法的基本思想是将数据集分成一些小的、可处理的数据集，每个数据集都对应着一个子节点，然后根据不同的特征和属性对数据集进行划分，在每个子节点上再次进行判断，直到所有数据都被分到某个子节点中。

在这个过程中，我们选择特征和属性可以使得节点之间的“混乱程度”尽量小，以达到最好的分类效果。

决策树方法的一大优点是易于理解和解释，它可以给出决策过程的逻辑和推理过程。

同时，决策树也具有可监督学习的特点，可以使用已有的数据进行训练和模型的建立。

决策树方法在实际应用中有很广泛的应用，比如我们可以使用决策树对疾病进行诊断，对金融数据进行风险评估等等。

决策树的构建方法主要有三种：ID3(Iterative Dichotomiser 3)，C4.5和CART(Classification and Regression Tree)。

其中，ID3是最早的决策树构建方法，它通过计算信息增益来选择最优的特征和属性进行划分，但是ID3对于缺失值的处理不好。

而C4.5是ID3的改进版，它引入了信息增益比的概念，可以更好地处理缺失值问题，并且可以进行连续性特征的划分。

CART是一种具有更广泛适用性的决策树构建方法，它可以用于分类和回归问题。

CART 采用基尼指数来选择最优的特征和属性进行划分，实现简单，并且可以进行剪枝处理，避免过拟合现象。

总之，决策树方法是机器学习中非常重要和实用的一种方法，其构建简单、易于理解和解释，可以帮助我们从海量的数据中得到有意义的信息，对决策和分类提供重要的支持和指导。

决策树的构建步骤与技巧(Ⅲ)

决策树的构建步骤与技巧决策树是一种常见的数据挖掘和机器学习算法，它可以用于分类和回归分析。

构建一个高效的决策树需要一定的技巧和步骤。

本文将介绍决策树构建的基本步骤和一些技巧，帮助读者更好地理解和运用这一算法。

数据准备决策树的构建首先需要准备好数据集。

在准备数据集时，需要对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、处理异常值、进行特征选择等。

此外，还需要将数据集划分为训练集和测试集，用于构建和验证决策树模型。

特征选择在构建决策树时，需要选择合适的特征作为节点进行分裂。

特征选择是决策树构建的关键步骤，它直接影响到决策树的性能。

常用的特征选择方法包括信息增益、信息增益比、基尼指数等。

选择合适的特征可以使决策树更加简洁和高效。

节点分裂节点分裂是决策树构建的核心步骤。

在节点分裂时，需要选择一个特征进行分裂，并确定分裂的准则。

常见的分裂准则包括基尼指数、信息增益等。

通过选择合适的分裂准则，可以使决策树更好地区分不同类别的样本。

剪枝处理决策树的构建往往会导致过拟合问题，为了防止过拟合，需要对决策树进行剪枝处理。

剪枝处理可以通过预剪枝和后剪枝来实现。

预剪枝是在节点分裂之前进行剪枝，而后剪枝是在决策树构建完成之后对节点进行剪枝。

合理的剪枝处理有助于提高决策树的泛化能力。

模型评估构建好决策树模型后，需要对模型进行评估。

常用的模型评估方法包括交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等。

通过模型评估，可以了解决策树模型的性能和稳定性，进而对模型进行调整和优化。

参数调优决策树模型有一些参数可以调节，包括树的深度、节点最小样本数、分裂阈值等。

通过调节这些参数，可以改善决策树的性能和泛化能力。

参数调优是构建高效决策树的重要手段，需要根据实际情况进行合理调整。

实例分析为了更好地理解决策树的构建步骤与技巧，下面以一个实例进行分析。

假设我们有一个银行的客户数据集，包括客户的年龄、性别、婚姻状况、收入等特征，以及客户是否购买理财产品的标签。

我们希望利用这些特征来构建一个决策树模型，预测客户是否会购买理财产品。

id3决策树算法例题

ID3决策树算法例题简介决策树是一种常见的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

其中，ID3（Iterative Dichotomiser 3）决策树算法是最早被提出的决策树算法之一。

本文将以一个例题为例，深入探讨ID3决策树算法的原理和应用。

例题描述假设我们要根据以下特征来判断一个水果是苹果还是橘子： 1. 颜色：红、橙 2. 直径：大、中等、小 3. 纹理：平滑、凹凸我们已经收集到了一些水果的样本数据，如下所示：编号颜色直径纹理类别1 红大平滑苹果2 红大凹凸苹果3 橙大平滑橘子4 橙小平滑橘子5 红中等平滑苹果我们希望构建一个决策树模型，通过输入颜色、直径和纹理这3个特征，能够预测水果的类别。

ID3决策树算法原理ID3决策树算法的核心思想是选择每次划分时信息增益最大的特征作为决策节点。

它采用自顶向下的贪心策略，递归地构建决策树。

下面详细介绍ID3算法的原理。

1. 计算信息熵首先，我们需要计算每个特征的信息熵，以此来衡量特征对分类结果的纯度影响。

信息熵的计算公式如下：H (D )=−∑p i Ni=1log 2p i其中，H (D )表示数据集D 的信息熵，N 表示类别的个数，p i 表示类别i 在数据集D 中的比例。

2. 计算信息增益接下来，对于每个特征A ，我们需要计算其信息增益Gain (D,A )。

信息增益是指特征A 对于数据集D 的纯度提升程度，计算公式如下：Gain (D,A )=H (D )−∑|D v ||D |Vv=1H (D v ) 其中，V 表示特征A 的取值个数，D v 表示特征A 取值为v 的样本子集。

3. 选择最佳划分特征根据计算得到的信息增益，选择信息增益最大的特征作为决策节点。

4. 递归构建决策树将选择的特征作为决策节点，以该特征的不同取值作为分支，递归地构建决策树。

计算步骤根据上面的原理，我们来逐步计算示例中的决策树。

1. 计算初始数据集的信息熵H (D )根据表格中的数据，我们可以计算出初始数据集的信息熵H (D )，其中苹果出现的概率为35，橘子出现的概率为25。

决策树名词解释

决策树名词解释决策树（DecisionTree）是一种常见的数据挖掘技术，也称为决策树分类（Decision Tree Classification）。

决策树是一种以树状结构表示数据的模型，它可以用来描述一组数据集的概念，它可以用来作出决策。

策树是一种数据挖掘的常用算法，它可以用于分类、回归任务，以及关联规则建模，它可以帮助智能系统理解数据，从而实现更好的决策。

决策树的基本原理很简单，它是一种将每个属性值与实例的关联转换成树形结构的方法。

在这种树形结构中，每个节点存储关联属性的值，从而决定一个决策。

策树通常用于研究一组已知数据，它可以用来预测未知数据的结果，也可以用来归类数据，从而发现数据的规律性。

决策树的建立有很多步骤，但是大致可以分为以下几个步骤：（1）数据集准备：首先，需要对数据集进行预处理，将数据分成训练集和测试集。

（2）决策树划分：根据训练集中的特征属性，将数据集划分为不同的分支，并且不断划分，直到达到决策树模型所需要的精度或停止条件为止。

（3）估属性：根据训练集中的数据，选择最优的划分属性，用于对训练集进行划分。

（4）决策树剪枝：新建的决策树可能过度拟合训练数据，这会使训练出来的决策树在测试数据上的表现变差，因此，需要使用剪枝算法，来减少决策树的过拟合现象。

（5）测试：根据训练好的决策树，对测试集数据进行分类，统计测试集分类正确率，从而对决策树进行评估。

决策树在实际应用中可以用于社会决策分析、企业决策分析、关联规则挖掘等应用场景，但是决策树也有若干缺点。

其一，决策树生成过程中属性之间的关系可能非线性，而决策树假设属性之间的关系是线性的，因此可能导致决策树模型的准确性不足。

其二，决策树的剪枝操作可能会过度剪枝，也影响模型的准确性。

总之，决策树是一种常用的数据挖掘技术，它可以用于推理和预测数据，它可以用来帮助智能系统理解数据，从而改善决策效率。

但是，因为决策树的局限性，仍然需要其他的数据挖掘技术来提高决策的准确性。

3决策树题

某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。

据市场预测，产品销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3。

有三种方案可供企业选择：方案1，新建大厂，需投资300万元。

据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。

服务期为10年。

方案2，新建小厂，需投资140万元。

销路好时，每年可获利40万元；销路差时，每年仍可获利30万元。

服务期为10年。

方案3，先建小厂，三年后销路好时再决定是否扩建，如扩建需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。

（1）如果不考虑资金时间价值，问哪种方案最好？（2）如果考虑资金时间价值，基准折现率为10%。

试问选择哪个方案。

画出决策树。

（1）不考虑资金时间价值结点④95×7－200＝465万元结点⑤40×7＝280万元扩建比不扩建好。

结点①[0.7×100＋0.3×（－20）]×10-300＝340万元结点②（0.7×40＋0.3×30）－140＝230万元结点③（0.7×40×3＋0.7×465＋0.3×30×10）－140＝359.5万元每年100万每年－20万每年40万每年30万每年30万每年95万每年40万3年7年三个方案中，方案3最好。

（2）考虑资金时间价值结点④95×(P/A,10%,7)－200＝462.498万元结点⑤40×(P/A,10%,7)＝194.736万元扩建比不扩建好。

结点①[0.7×100＋0.3×（－20）]×(P/A,10%,10) -300＝93.2544万元结点②（0.7×40＋0.3×30）×(P/A,10%,10)－140＝87.3502万元结点③0.7×(40×(P/A,10%,3)＋462.498×(P/F,10%,3))＋0.3×30×(P/A,10%,10）)－140＝228.1669万元三个方案中，方案3最好。

决策树基本原理

决策树基本原理1决策树简介决策树（Decision Tree）是一种通过将特征属性划分为若干类别，以用于决策的有监督学习算法。

决策树往往被用于分类与回归问题，比如预测一个样本是病人还是健康，以及估算一个样本的字段。

特征属性与特征值之间通过层级结构进行连接，构造出来的形式结构被称之为决策树。

2决策树的基本原理决策树的基本原理是人工智能估计技术，这种技术把一个复杂问题分割成以特征属性值为基础的可解决问题，从而实现这个复杂问题的求解。

它结合了决策处理、规则推导和数据挖掘技术，可以对大量复杂数据进行有效的监督处理。

为了了解决特定问题，决策树建立了一个模型，即基于特征属性值建立一颗树形结构，以表示该空间的分布情况。

通过大量的数据，模型会遍历每个可能的结果，并逐步进行归纳，从而构建出一个精准的决策树模型。

所有的结论其实都是来源于有监督学习算法所得的结果，一旦构建完成，该模型就可以用来预测新数据的结果。

3决策树的应用决策树是一种广泛应用于人工智能中构建模型的有效方法。

它把复杂的决策问题转换为一种简单易懂的模型，可以帮助不同领域的决策者有效预测结果。

特别是在面对数据量巨大，存在大量缺失值和噪声数据的情况时，决策树常常被当做精炼有效的模型。

用于分类预测的决策树常常用来构建企业管理系统，能够根据不同的特征属性，如客户背景，贷款条件，客户需求等，快速生成优化模型，用于决策和预测，以帮助企业更好地协调内部资源，实现精准营销。

4总结决策树是人工智能估计技术，运用决策处理、规则推导和数据挖掘技术，把复杂的决策问题拆解为简单易懂的模型，用于分类预测，进行企业管理和精准营销等方面，对于面对复杂问题的解决极具价值。

(三)决策树方法

(三)决策树方法
决策树是一种基于对对象属性进行划分，以构建由多个属性组成的有向无环图的分类算法。

它能够被应用于特征较多的数据集，来预测数据实体的类别，比如判断是否为良性肿瘤或者判断产品的满意度属于高、中、低的哪个类型。

决策树的基本思想是根据实体的对象特征来判断实体的类别，可以把建立决策树的过程想象为一个问答过程，具体步骤如下：
1、生成决策树。

首先根据样本集，计算得出测试属性中信息增益高的属性作为根节点，根据根节点属性值针对所有样本逐一划分，构建二叉子树。

2、根据数据集合进行分类。

对每一个节点都进行分类判断，如果所有样本属于同一类，将节点分配给该类，否则重复第一步。

3、在决策树上添加分支。

每一个分支节点都重复上述过程，只不过是从当前根节点获取一个测试属性来进行划分，直到所有样本均被划分完毕。

4、创建新树结构。

最后，对所有节点总结归纳，建立结构，创建新树结构来替代原来的树，形成一棵完整的决策树。

决策树的优点是它易于实现，易于理解。

且它可以被用于多种应用场景，比如机器学习中的分类问题、关联规则的挖掘以及建模预测等等。

缺点在于它的性能受算法本身的决策过程影响，当测试属性的划分无法明显区分样本时，结果可能会出现错误。

此外，在构建决策树时，需要一定的时间消耗，若样本量较大，处理时间也较长。

决策树_ID3算法

决策树_ID3算法决策树是一种用于分类和预测的机器学习算法，其中ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种常用的决策树算法。

ID3算法通过选择最佳特征将数据集划分为更小的子集，直到达到预定的条件或者无法进一步划分为止。

在此过程中，它使用信息增益来选择最佳划分特征。

ID3算法的核心思想是利用信息增益来判断每个特征的重要性。

信息增益是指在划分数据前后的熵的差值，熵表示数据的混乱程度。

熵越大，数据越混乱，熵越小，数据越有序。

在决策树中，我们希望选择使得熵减最大的特征作为划分依据，即信息增益最大的特征。

以下是ID3算法的具体步骤：3. 计算数据集的熵。

熵的计算公式为：E(S) = -p1*log2(p1) -p2*log2(p2) - ... - pn*log2(pn)，其中pi表示数据集中属于类别i的实例占总实例数的比例。

4.对于每个特征，计算划分后的熵和信息增益，并选择信息增益最大的特征作为划分依据。

5.根据选择的特征将数据集进行划分，形成子集。

6.递归地对每个子集应用上述步骤，生成决策树的左右子树。

7.返回决策树。

ID3算法的优点是简单易懂，效率高，在处理具有大量特征的数据集时也能取得较好的结果。

然而，由于ID3算法倾向于选择具有较多取值的特征作为划分依据，可能导致生成的决策树过于复杂，容易出现过拟合现象。

此外，ID3算法只能处理离散型特征，无法处理连续型特征。

为了解决ID3算法的缺点，后续的决策树算法如C4.5和CART进行了改进。

C4.5算法在ID3算法基础上引入了对连续型特征的处理，同时使用信息增益比来选择划分特征。

CART算法则使用基尼指数来衡量划分的质量，划分后的熵越小，基尼指数越小，表示数据越有序。

综上所述，决策树算法是一种基于特征选择的分类和预测方法，其中ID3算法通过信息增益选择最佳特征进行划分。

ID3算法简单有效，但有部分局限性。

进一步改进的决策树算法能够处理连续型特征和更好地提高划分的质量。

实验三决策树算法实验实验报告

实验三决策树算法实验一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。

二、实验原理: 决策树学习和分类.三、实验条件：四、实验内容：1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。

2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。

五、实验步骤：1、验证性实验：（1）算法伪代码算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。

输出一棵决策树。

（1）创建节点N；（2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N；（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ；（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；（10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv为空then（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。

（2）实验数据预处理Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。

Sex：FEMAL----“1”；MALE----“2”Region：INNER CITY----“1”；TOWN----“2”； RURAL----“3”； SUBURBAN----“4” Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3” Married Children Car MortgagePep：以上五个条件，若为“是”标记为“1”，若为“否”标记为“2”。

决策树（三）决策树与Jupyter小部件的交互式可视化

决策树（三）决策树与Jupyter⼩部件的交互式可视化简介决策树是⼴泛⽤于分类和回归任务的监督模型。

在本⽂中，我们将讨论决策树分类器以及如何动态可视化它们。

这些分类器在训练数据上构建⼀系列简单的if / else规则，通过它们预测⽬标值。

在本演⽰中，我们将使⽤sklearn_wine数据集,使⽤sklearn export_graphviz函数，我们可以在Jupyter中显⽰树。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphvizfrom sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom IPython.display import SVGfrom graphviz import Sourcefrom IPython.display import display# load datasetdata = load_wine()# feature matrixX = data.data# target vectory = data.target# class labelslabels = data.feature_names# print dataset descriptionprint(data.DESCR)estimator = DecisionTreeClassifier()estimator.fit(X, y)graph = Source(tree.export_graphviz(estimator, out_file=None, feature_names=labels, class_names=['0', '1', '2'], filled = True))display(SVG(graph.pipe(format='svg'))) 在树形图中，每个节点包含分割数据的条件（if / else规则）以及节点的⼀系列其他度量。

决策树算法之ID3(基于信息增益的最优特征选取)

决策树算法之ID3（基于信息增益的最优特征选取）决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

决策树通过对数据集进行递归分割，将数据集划分为更小的子集，使得每个子集内的样本具有更纯的类别。

ID3算法是决策树算法中的一种，它是基于信息增益的最优特征选取算法，它的核心思想是选择能够带来最大信息增益的特征作为划分标准。

下面将详细介绍ID3算法的原理、步骤和示例。

1.原理：在ID3算法中，使用信息增益来度量特征对数据集的划分能力。

信息增益是一种统计量，表示在已知特征值的条件下，熵的减少量。

熵是度量系统无序程度的指标，熵越大表示系统越无序，熵越小表示系统越有序。

2.步骤：(1) 计算数据集的熵。

熵的计算公式为H(D) = -Σ(p(i) *log2(p(i)))，其中p(i)表示第i类样本在数据集中的比例，log2为以2为底的对数。

(2) 选择最优特征划分数据集。

对于每个特征，计算其信息增益，信息增益的计算公式为Gain(D, A) = H(D) - Σ(，Di， / ，D，) *H(Di)，其中D表示数据集，A表示特征，Di表示在特征A上取值为i的样本子集，Di，表示Di的样本个数，D，表示数据集的样本个数。

(3)递归构建决策树。

选择信息增益最大的特征作为根节点，将数据集根据该特征的不同取值划分为多个子数据集，对每个子数据集使用步骤(1)和(2)，直到满足停止条件为止。

(4)停止条件。

停止条件可以是所有样本属于同一类别，或者所有特征已经被遍历完。

3.示例：天气，玩是否尽兴，是否去游乐场------，---------，-----------晴天，是，是晴天，是，是阴天，是，否小雨，否，否小雨，是，否首先计算数据集的熵：H(D) = - (2/5 * log2(2/5) + 3/5 *log2(3/5)) ≈ 0.971然后计算每个特征的信息增益：- 对于天气特征，计算H(D，天气)，根据天气的取值将数据集划分为晴天、阴天和小雨三个子数据集，分别求其熵并加权求和，得到H(D，天气) ≈ (2/5 * 0 + 1/5 * log2(1/5) + 2/5 * log2(2/5)) ≈ 0.918、然后计算信息增益Gain(D, 天气) = H(D) - H(D，天气) ≈ 0.971 -0.918 ≈ 0.053- 对于玩是否尽兴特征，计算H(D，玩是否尽兴)，根据玩是否尽兴的取值将数据集划分为是和否两个子数据集，分别求其熵并加权求和，得到H(D，玩是否尽兴) ≈ (3/5 * 0 + 2/5 * log2(2/5)) ≈ 0.971、然后计算信息增益Gain(D, 玩是否尽兴) = H(D) - H(D，玩是否尽兴) ≈ 0.971 - 0.971 ≈ 0。

《2024年决策树ID3算法的改进研究》范文

《决策树ID3算法的改进研究》篇一一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法作为决策树算法的一种，以其简单、直观的特点在数据挖掘和机器学习中得到了广泛的应用。

然而，随着数据集的复杂性和规模的增加，ID3算法在处理某些问题时存在一些局限性。

本文旨在研究ID3算法的不足，并提出相应的改进措施，以提高算法的准确性和效率。

二、ID3算法概述ID3算法是一种决策树学习算法，它采用信息增益作为选择划分属性的标准。

算法从根节点开始，对数据集进行训练和学习，根据信息增益选择最优划分属性，将数据集划分为子集，然后递归地对子集进行划分，直到满足停止条件为止。

ID3算法具有简单易懂、计算量小、易于实现等优点。

三、ID3算法的不足虽然ID3算法在许多问题上表现良好，但在处理一些复杂的数据集时，仍存在一些不足。

主要问题包括：1. 对噪声数据敏感：ID3算法在选择划分属性时，容易受到噪声数据的影响，导致划分不准确。

2. 倾向于选择取值较多的属性：当某个属性取值较多时，其信息增益往往较大，导致ID3算法倾向于选择该属性进行划分，这可能导致过拟合。

3. 处理连续属性能力有限：ID3算法主要针对离散属性进行划分，对于连续属性的处理能力有限。

四、改进措施针对ID3算法的不足，本文提出以下改进措施：1. 引入噪声过滤机制：在划分属性前，对数据进行噪声过滤，降低噪声数据对划分结果的影响。

可以通过设置阈值、聚类等方法实现。

2. 属性选择策略优化：在选择划分属性时，引入属性之间的相关性分析，避免选择取值较多且与目标属性相关性较小的属性。

同时，可以采用基于代价复杂度的剪枝策略，对决策树进行后剪枝，以降低过拟合的风险。

3. 扩展处理连续属性的能力：针对连续属性，可以采用离散化处理方法，将连续属性转换为离散属性。

同时，可以引入基于距离的划分方法，以更好地处理连续属性的划分问题。

id3决策树算法例题

id3决策树算法例题
以下是一个使用ID3决策树算法的例题:
假设我们有一个关于公司销售数据的集,包含每个公司的销售记录,每个公司销售的年份和每个年份的销售额。

我们可以用这些记录创建ID3决策树。

1. 选择基础特征:每个公司的销售记录中的年份。

2. 选择特征:每个公司的销售记录中的每个年份的销售额。

3. 选择操作:将销售额设置为0,表示这个公司从来没有销售过产品。

将销售额设置为1,表示这个公司最近一年没有销售过产品。

将销售额设置为2,表示这个公司在过去两年中销售过产品。

4. 选择操作:将销售额除以平均销售额,得到每个类别的平均销售额和变异系数。

5. 选择操作:将变异系数设置为-1,表示所有公司的销售额都是0。

6. 建立ID3决策树:输入年份特征,按顺序输出每个类别的销售额特征,再输出类别对应的变异系数。

例如,当输入年份为2018年时,ID3决策树的输出如下:
- 类别1:2018年销售过产品,平均销售额3,变异系数-0.25;
- 类别2:2019年销售过产品,平均销售额2,变异系数-0.12;
- 类别3:2020年销售过产品,平均销售额1,变异系数0.18;
- 类别4:2019年没有销售过产品,平均销售额3,变异系数-0.3; - 类别5:2020年没有销售过产品,平均销售额2,变异系数-0.2。

输出结果即为每个类别的销售额特征和对应的变异系数,这可以帮助我们更好地理解公司的销售额分布和趋势。

决策树模型中的特征选择方法(Ⅲ)

决策树模型中的特征选择方法决策树模型是一种常用的机器学习模型，它可以用于分类和回归任务。

在构建决策树模型时，特征选择是非常重要的一步。

好的特征选择方法可以帮助我们提高模型的准确性，降低过拟合的风险。

本文将介绍一些常用的特征选择方法，并分析它们的优缺点。

1. 信息增益信息增益是决策树模型中最常用的特征选择方法之一。

它基于信息论的概念，通过计算每个特征对样本集合的信息增益来选择最优的特征。

信息增益越大，表示特征对分类的能力越强。

这种方法简单直观，计算效率高，适用于大规模数据集。

但是信息增益对取值较多的特征有偏好，容易导致过拟合。

2. 基尼不纯度基尼不纯度是另一种常用的特征选择方法。

它衡量了样本集合中不同类别的分布情况，基尼不纯度越小，表示样本集合越纯净。

在决策树的构建过程中，我们希望选择能够最大程度减小基尼不纯度的特征。

基尼不纯度方法对取值多的特征不太敏感，适用于高维数据。

但是它并不关心特征之间的相关性，可能会选择冗余特征。

3. 信息增益比信息增益比是信息增益方法的改进版，它对取值较多的特征有一定的修正。

信息增益比可以一定程度上克服信息增益对取值多的特征的偏好，但是在实际应用中，由于计算复杂度高，往往用得较少。

4. 方差在回归问题中，我们可以使用特征的方差来进行特征选择。

方差大的特征表示样本在这个特征上的变化较大，可能对目标变量有较大影响。

因此我们可以选择方差较大的特征作为模型的输入。

这种方法简单直观，适用于回归问题。

但是方差方法对分类问题不适用，而且它忽略了特征之间的相关性。

5. 递归特征消除递归特征消除是一种基于模型的特征选择方法。

它通过不断地训练模型并剔除对模型影响较小的特征来选择特征。

递归特征消除方法适用于任何模型，不需要假设特征之间的线性关系，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

但是它的计算复杂度较高，适用于小规模数据集。

以上是一些常用的特征选择方法，每种方法都有自己的优缺点。

在实际应用中，我们需要根据具体的问题选择合适的特征选择方法。

程序性决策名词解释

程序性决策名词解释程序性决策（Procedural Decision）是指基于预定规则或程序进行决策的一种方式。

这种决策通常是由计算机程序自动执行的，其目的是根据指定的规则或特定的程序逻辑来做出相应的判断和操作。

在程序性决策中，决策的过程是被固定和预定义好的。

这意味着决策的结果是可预测且可重复的，不受主观意志或个人偏好的影响。

程序性决策常见于需要处理大量数据或复杂业务逻辑的情况下，可以通过编写代码或使用特定的软件工具来实现。

程序性决策主要包括以下几个方面的内容：1. 规则引擎（Rule Engine）：规则引擎是一种用于执行决策规则的软件工具，它能够根据预先定义的规则集对输入的数据进行分析和处理，然后根据规则得出相应的结论。

规则引擎常见的使用场景包括风险评估、信用批准、保险理赔等。

2. 流程引擎（Workflow Engine）：流程引擎是一种用于执行业务流程的软件工具，它可以根据流程图或定义好的流程模板自动执行各个环节，并根据事先设定的条件进行判断和决策。

流程引擎可以帮助企业实现复杂业务流程的自动化和标准化。

3. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种用图形方式表示决策过程的模型。

决策树根据不同的条件和规则进行分支和判断，最终得出一个决策结果。

决策树常用于分类和预测问题中，它可以根据给定的数据集和特征，通过建立决策树模型来进行自动的分类和判断。

4. 状态机（Finite State Machine）：状态机是一种表示系统或程序状态变化的模型。

在状态机中，系统或程序可以处于不同的状态，通过根据输入和当前状态进行判断和决策，来改变系统或程序的状态。

状态机常用于编程中进行系统状态管理和控制。

程序性决策的优点是决策过程可靠、高效，并且能够进行大规模的自动化处理。

它能够解决一些需要根据固定规则或特定程序逻辑来判断和决策的问题，有效提高了决策的准确性和一致性。

然而，程序性决策也存在一些限制和缺点。

常用的决策树有哪些,有什么异同【面试经验】

常用的决策树有哪些，ID3、C4.5、CART有哪些异同？【面试经验】常用的决策树算法包括ID3、C4.5和CART。

这些算法在构建决策树时有一些共同点和不同点。

共同点：1.目标：它们的目标都是创建一个能够预测未知数据的树状模型。

2.递归过程：都是通过递归的方式划分数据集，生成决策树的各个节点和分支。

3.特征选择：在构建过程中，都需要选择一个最优特征作为当前节点的分裂标准。

不同点：1.特征选择准则：o ID3：使用信息增益作为特征选择的标准。

它只能处理离散型特征，并且倾向于选择取值较多的特征。

o C4.5：是ID3的改进版本，使用信息增益比来选择特征。

它既可以处理离散型特征，也可以处理连续型特征，并且通过引入一个分裂信息项来修正信息增益，以解决ID3中倾向于选择取值较多特征的问题。

o CART：使用基尼不纯度（Gini index）来选择特征。

它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。

CART生成的决策树是二叉树，每个节点只有两个分支。

2.树的结构：o ID3和C4.5：生成的是多叉树，即每个节点可以有多个分支。

o CART：生成的是二叉树，即每个节点只有两个分支。

3.剪枝策略：o ID3：通常不直接支持剪枝操作。

o C4.5：支持后剪枝操作，可以通过设置置信度阈值来控制剪枝的程度。

o CART：既支持后剪枝操作，也支持预剪枝操作。

可以通过设置树的最大深度、最小样本数等参数来控制剪枝的程度。

4.应用场景：o ID3：由于只能处理离散型特征且倾向于选择取值较多的特征，其应用场景相对有限。

o C4.5：既可以处理离散型特征也可以处理连续型特征，因此在实际应用中更为灵活。

o CART：既可以用于分类问题也可以用于回归问题，因此在处理实际问题时具有更广泛的应用场景。

总之，ID3、C4.5和CART是三种常用的决策树算法，它们在特征选择准则、树的结构、剪枝策略和应用场景等方面存在一些异同点。

选择哪种算法取决于具体的问题和数据特征。