决策树与模型评价基本概念
决策树模型的性能评价指标与使用技巧(Ⅰ)
决策树模型的性能评价指标与使用技巧决策树模型是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
然而，对于决策树模型的性能评价以及使用技巧，很多人还存在一定的困惑。
本文将从决策树模型的性能评价指标和使用技巧两个方面展开讨论，希望对读者有所帮助。
决策树模型的性能评价指标在评价决策树模型的性能时，通常会使用一些指标来进行评价。
常用的性能评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
其中，准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，精确率是指模型预测为正样本中真正为正样本的比例，召回率是指真正为正样本中被模型预测为正样本的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均数。
这些指标能够对决策树模型的性能进行全面的评价，帮助我们了解模型的优劣。
此外，在评价决策树模型的性能时，还需要考虑到模型的泛化能力。
决策树模型的泛化能力是指模型对未知数据的预测能力，它是评价模型好坏的重要指标。
为了评价模型的泛化能力，可以使用交叉验证等方法来进行评估。
决策树模型的使用技巧在使用决策树模型时，需要注意一些技巧，以提高模型的性能和效果。
首先，需要注意特征选择。
在构建决策树模型时，选择合适的特征对于模型的性能至关重要。
因此，需要对数据进行特征选择，选择与目标变量相关性高的特征进行建模。
其次，需要进行剪枝操作。
决策树模型容易产生过拟合的问题，因此需要进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
剪枝操作可以通过预剪枝和后剪枝两种方式来实现，可以根据实际情况选择合适的剪枝策略。
另外，需要注意处理缺失值。
在实际数据中，经常会出现缺失值的情况，对于决策树模型来说，缺失值的处理对模型的性能有重要影响。
因此，需要选择合适的处理方法，如均值填充、中位数填充等，以保证模型的准确性。
最后，需要注意模型的解释性。
决策树模型具有很好的解释性，因此在使用模型时需要注意对模型结果的解释，以便更好地理解模型的预测结果。
总结决策树模型是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测。
人工智能之决策树ppt课件
连接节点之间的路径，代表不同 的决策路径。
决策树学习算法分类
ID3算法
基于信息增益进行特征选择，适用于离散型特征。
C4.5算法
在ID3算法基础上进行改进，支持连续型特征处理， 引入剪枝技术防止过拟合。
CART算法
既可用于分类也可用于回归任务，基于基尼指数 进行特征选择，生成二叉树结构。
应用场景举例
提高泛化能力
02
剪枝后的决策树更加简洁，能够更好地适应新数据，提高模型
的泛化能力。
减少计算资源消耗
03
简化决策树结构可以降低模型训练和预测的计算复杂度，节省
计算资源。
预剪枝策略及实现方法
设定决策树生长的最大深度
在决策树生长过程中，限制其最大深度，防止 过深导致过拟合。
设定叶节点最小样本数
当某个节点的样本数小于设定值时，停止对该 节点的划分，将其作为叶节点。
利用统计学方法进行剪枝
基于统计学原理，对决策树节点进行假设检验，判断是否需要继续划分。
后剪枝策略及实现方法
错误率降低剪枝（Reduced-Error Prun…
自下而上地对决策树进行剪枝，如果剪去某个子树后，整体错误率降低，则进行剪枝。
代价复杂度剪枝（Cost-Complexity Pr…
引入代价复杂度参数，通过最小化整体代价（错误率与复杂度之和）来进行剪枝。
THANKS
感谢观看
集成学习方法在决策树中应用
Bagging方法
通过自助采样法生成多个数据集， 分别训练决策树模型，再对多个 模型的结果进行投票或平均，降 低模型方差。
Boosting方法
通过迭代训练多个弱分类器，将 每个弱分类器的结果加权求和， 得到强分类器，提高模型性能。
决策模型知识点总结
决策模型知识点总结一、决策模型的基本概念1.1 决策模型的定义决策模型是指对决策问题进行形式化描述和分析的数学模型或者计算机模型。
它是对决策问题中的决策者、决策的目标、决策的条件以及可能的决策方案进行系统化的表达、分析和比较的工具。
1.2 决策模型的分类根据不同的分类标准，决策模型可以分为多种类型，常见的分类包括：（1）决策环境的分类：确定性模型、随机模型和不确定性模型；（2）决策者的分类：单人决策模型和多人博弈模型；（3）决策问题的分类：多目标决策模型和单目标决策模型；（4）模型的形式和用途：数学模型、计算机模型、仿真模型等。
1.3 决策模型的特点决策模型具有形式简练、准确性高、计算精密、易于分析和优化等特点，可以帮助决策者做出准确、科学的决策，提高决策效率和决策质量。
二、决策模型的建立与求解2.1 决策模型的建立步骤（1）确定决策者、决策目标和影响决策的条件；（2）确定可能的决策方案；（3）建立决策模型，包括决策变量、决策目标函数、约束条件等；（4）确定求解方法，对决策模型进行求解。
2.2 决策模型的求解方法常见的决策模型求解方法包括：（1）数学规划方法，包括线性规划、整数规划、非线性规划等；（2）决策树方法，包括期望值决策树、价值决策树等；（3）决策支持系统方法，包括专家系统、模拟等。
2.3 决策模型的评价方法决策模型的评价方法包括：（1）灵敏度分析，分析模型中参数变动对决策结果的影响；（2）稳健性分析，评价模型对不确定因素的抗风险能力；（3）效果验证，通过实际运用来验证模型的效果。
三、常见的经典决策模型3.1 线性规划模型线性规划模型是研究一个包含若干线性约束条件下的线性目标函数最优值的数学方法。
线性规划模型适用范围广泛，常用于生产计划、资源配置等领域。
3.2 整数规划模型整数规划模型是在线性规划模型的基础上，限制决策变量为整数的规划模型。
整数规划模型适用于需求具有离散性的问题，如项目选址、设备分配等领域。
评分模型常用的算法-概述说明以及解释
评分模型常用的算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述评分模型是在许多领域中广泛应用的一种算法，用于对不同对象或事件进行评分或打分。
通过评分模型，我们可以将复杂的事物转化为数字形式，从而更方便地进行比较和分析。
评分模型的应用可以追溯到多个领域，如电商平台中的商品评价、社交媒体中的用户评级以及电影评分等。
评分模型的重要性在于它可以帮助我们量化和衡量各个对象的优劣程度。
通过建立合理的算法和评分体系，我们可以对不同对象进行客观、准确且可靠的评估。
这不仅对消费者和用户提供了更好的参考和决策依据，也对商品和服务的提供者提供了改进和优化的方向。
评分模型的广泛应用使得我们能够更好地了解各个领域中的对象和事件，并对它们进行全面的比较和分析。
常用的评分模型算法包括但不限于平均分算法、加权平均算法、协同过滤算法等。
平均分算法是一种简单且常见的评分算法，它将所有评分相加再取平均值作为最终评分。
加权平均算法在平均分算法的基础上引入权重因素，根据不同评分的重要性进行加权计算。
协同过滤算法则是基于用户的历史行为和偏好进行评分预测，通过发现用户之间的相似性来推荐适合的评分。
这些评分模型算法在不同的领域和场景中发挥着重要的作用。
在电商平台中，评分模型可以帮助消费者选择高质量和受欢迎的商品，提升用户的购物体验。
在社交媒体中，评分模型可以帮助用户发现和关注高质量的内容创作者，并建立交流和互动的平台。
在电影和音乐领域，评分模型可以帮助用户找到符合个人口味和喜好的作品，提供个性化的推荐和建议。
总之，评分模型是一种重要的算法工具，它能够帮助我们进行客观、准确和可靠的评估和比较。
通过不断优化和改进评分模型算法，我们可以提高评估的准确性和预测的精确性，为用户和消费者提供更好的体验和服务。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的扩大，评分模型算法有望进一步提升并发展出更多的变种和应用形式。
对于评分模型的应用前景，我们可以期待它在各个领域中发挥更大的作用，并为不同行业的发展注入新的动力和机遇。
决策树ppt课件
分类问题背景介绍
分类问题是机器学习中一类重要 的问题，旨在将数据划分为不同
的类别。
在现实世界中，分类问题广泛存 在，如垃圾邮件识别、疾病诊断、
信用评分等。
分类算法的目标是通过学习训练 数据中的特征与类别之间的关系， 从而对新的未知数据进行类别预
测。
决策树在分类问题中优势
直观易理解
决策树在处理缺失值和异常值时容易受到干扰，可能导致模型性能下降。可以通过数据 预处理等方法减少缺失值和异常值对模型的影响。
CART算法实例演示
实例背景
假设有一个关于信用卡欺诈的数据集，包含多个特征（如交 易金额、交易时间、交易地点等）和一个目标变量（是否欺 诈）。我们将使用CART算法构建一个分类模型来预测交易 是否属于欺诈行为。
构建决策树时间较长
C4.5算法在构建决策树时需要计算每 个特征的信息增益比，当数据集较大 或特征较多时，构建决策树的时间可 能会较长。
C4.5算法实例演示
数据集介绍
以经典的鸢尾花数据集为例，该数据集包含150个 样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、 花瓣长度、花瓣宽度）和1个标签（鸢尾花的类 别）。
建造年份等特征。
选择合适的决策树算法 （如CART、ID3等），
对数据进行训练。
模型评估与优化
采用均方误差等指标评 估模型性能，通过调整 参数、集成学习等方法
优化模型。
结果展示与解读
展示决策树图形化结果， 解释每个节点含义及预
测逻辑。
08
CATALOGUE
总结与展望
决策树模型总结回顾
模型原理
决策树通过递归方式将数据集划分为若干个子集，每个子 集对应一个决策结果。通过构建树形结构，实现分类或回 归任务。
决策树模型的概念
决策树模型的概念一、引言决策树模型是一种常用的机器学习算法，它以树形结构表示对决策过程的一系列可能结果。
决策树模型通过对大量数据进行分类和回归分析，为决策者提供了一种直观、易于理解的决策支持工具。
本文将详细介绍决策树模型的基本原理、优点与局限性、改进方法以及应用场景，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。
二、决策树模型的基本原理决策树模型的基本原理是将数据集按照某个特征进行拆分，使得每个子数据集具有更纯的属性。
通过不断拆分数据集，决策树最终能够为每个数据点提供一个分类结果或一个回归值。
拆分过程中，决策树采用信息增益、基尼不纯度等指标来衡量数据集的纯度，并选择最优的特征进行拆分。
决策树的构建过程通常采用递归方式，从一个根节点开始，按照最优选择进行拆分，直到满足终止条件（如所有数据点都属于同一类别、达到预设的拆分阈值等）。
最终形成的决策树反映了数据集中各类别之间的逻辑关系和条件关系。
三、决策树模型的优点与局限性1.优点：（1）易于理解和解释：决策树的结果以树形结构呈现，直观易懂，方便解释。
（2）处理分类和回归问题：不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。
（3）对非线性关系建模：通过特征的组合和多级拆分，能够处理非线性关系。
2.局限性：（1）对噪声数据敏感：如果数据集中存在大量噪声，决策树的性能可能会受到影响。
（2）容易过拟合：如果数据集较小或者过于复杂，决策树容易过拟合训练数据，导致泛化能力下降。
（3）对连续型特征处理不足：对于连续型特征，需要设定阈值进行拆分，这可能影响模型的精度。
四、决策树模型的改进方法为了克服决策树模型的局限性，研究者们提出了多种改进方法。
以下列举几种常见的改进方法：1.集成学习：通过将多个决策树模型集成起来，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
例如，随机森林和梯度提升决策树等方法。
2.剪枝：通过提前终止树的生长或删除部分分支，降低过拟合的风险。
例如，预剪枝和后剪枝策略。
3.基于规则的剪枝：在剪枝过程中考虑规则置信度，进一步提高模型的精度。
基于决策树算法的贷款评估模型及应用
基于决策树算法的贷款评估模型及应用随着社会经济的不断发展，贷款成为了日常生活中不可缺少的一部分。
贷款有助于个人或企业快速获取所需资金，但也存在一定的风险。
因此，在进行贷款评估时需要综合考虑申请人的信用记录、财务状况、还款能力等多个因素，以确保贷款的风险控制。
这时就需要一种科学、高效的贷款评估模型，来准确评估申请人的贷款能力和风险水平，为金融机构提供可靠的参考依据。
一、决策树算法的基本概念决策树是一种基于树形结构的分类算法，它将一个样本集合分成两个或多个较小的子集，对于每个子集再进行分割，直到所有数据子集都能被明确分类。
决策树本质上是一组包含决策节点、分支节点和叶子节点的二叉树模型，每个节点代表一种决策或者一个分类过程。
决策树算法的优点在于，不需要太多的数据处理和预处理，易于理解和解释。
决策树模型可以以图形化形式呈现，能够直观地展示判定过程和结果，方便人工处理和分析。
此外，决策树模型可以根据实际情况进行不断调整和优化，具有很强的灵活性和稳定性。
二、基于决策树算法的贷款评估模型基于决策树算法的贷款评估模型，是一种能够评估申请人贷款能力和风险水平的人工智能算法。
该模型以贷款审批为主要目标，从贷款申请人的信用记录、个人财务状况、还款能力等多个角度进行综合评估，并根据模型结果判断是否通过贷款申请。
（一）数据预处理在使用决策树算法进行贷款评估前，需要先进行数据预处理。
数据预处理的过程主要包括数据清洗、数据合并、数据转换等多个环节。
在数据预处理的过程中，需要将原始数据进行清洗，并采用标准的数据格式，以确保数据的准确性和规范性。
（二）特征选择特征选择指的是从所有可能的特征中，选择对分类有较大贡献的特征。
在决策树算法中，特征的选择对模型的准确性和稳定性有重要影响。
特征选择可以采用信息增益、基尼系数等多种标准进行评价，以选择最佳的特征组合。
（三）模型构建模型构建是决策树算法中最为重要的环节之一。
当特征选择完成后，就需要将所选特征转换为一个决策树模型。
决策树分析及SPSS实现
将决策树模型应用于实际业务场景，进行预 测或分类。
CHAPTER 05
案例分析：基于SPSS的决策 树应用
案例背景及数据介绍
案例背景
某电商公司希望通过分析用户行为数据，预测用户是否会在未来一周内购买商品，以便进行精准营销 。
数据介绍
数据集包含用户的浏览历史、购买历史、搜索关键词、点击率等信息，以及一个目标变量——用户是 否在未来一周内购买商品（是/否）。
等）。
优化方法
针对决策树模型可能出现的过拟合问题，可以采用一些优化方法进行改进。常用的优化 方法包括剪枝（如预剪枝和后剪枝）、调整模型参数（如最大深度、最小叶子节点样本 数等）以及集成学习方法（如随机森林、梯度提升决策树等）。这些方法可以降低模型
的复杂度，提高模型的泛化能力。
模型评估与验证方法
模型评估
使用训练好的决策树模型对测试数据集 进行预测，并计算相应的评估指标来评 价模型的性能。常用的评估指标包括准 确率、精确率、召回率、F1分数等。这 些指标可以帮助我们了解模型在未见过 的数据上的表现如何，以及模型是否存 在过拟合或欠拟合等问题。
VS
验证方法
为了确保模型评估结果的可靠性和稳定性 ，可以采用交叉验证等方法对模型进行评 估。交叉验证将原始数据集划分为多个子 集，每次使用其中一个子集作为测试集， 其余子集作为训练集进行模型训练和评估 。通过多次重复这个过程并计算平均评估 指标，可以得到更准确的模型性能估计。
02
数据清洗
对数据进行检查、筛选和处理， 以消除错误、异常值和重复数据
。
04
数据缩减
通过降维技术如主成分分析（ PCA）等方法简化数据结构，减
少变量数量。
CHAPTER 03
常用模型知识点总结图
常用模型知识点总结图一、线性回归模型1.1. 简介线性回归是一种基本的回归分析方法，它用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。
在线性回归模型中，我们假设因变量与自变量之间的关系是线性的，具体表达为：y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε。
其中，y是因变量，x1, x2, ..., xn是自变量，β0是截距项，β1, β2, ..., βn是各自变量对应的系数，ε是残差项。
1.2. 模型的拟合与评价线性回归模型的拟合通常使用最小二乘法，即最小化残差平方和来估计模型参数。
评价模型通常可以使用R方值、调整R方值、均方差等指标来评估模型的拟合程度和预测能力。
1.3. 模型的应用线性回归模型适用于连续型因变量和定量型自变量之间的关系分析，可以用于价格预测、销售预测、生产量预测等领域。
二、逻辑回归模型2.1. 简介逻辑回归是一种用于解决分类问题的模型，它使用线性回归模型与逻辑函数的组合来进行分类。
逻辑回归模型的表达式可以表示为：p = 1 / (1 + e^(-z))，其中p为事件发生的概率，z为线性函数的和。
2.2. 模型的拟合与评价逻辑回归模型的拟合通常使用极大似然估计，即最大化事件发生的概率来估计模型参数。
评价模型通常可以使用准确率、召回率、精确率、F1值等指标来评估模型的分类能力。
2.3. 模型的应用逻辑回归模型适用于二分类和多分类问题，可以用于垃圾邮件过滤、信用评分、疾病预测等领域。
三、决策树模型3.1. 简介决策树是一种基于树形结构进行决策的模型，它通过特征选择和分裂节点的方式来建立分类或回归模型。
决策树模型的构建过程可以分为特征选取、节点分裂和剪枝三个步骤，其中特征选取通常使用信息增益、基尼系数等指标来选择。
3.2. 模型的拟合与评价决策树模型的拟合通常使用递归划分和修剪的方法来构建树结构，以最小化模型的复杂度和最大化模型的泛化能力。
评价模型通常可以使用准确率、召回率、精确率、F1值等指标来评估模型的分类能力。
第二章：决策分析的基本概念
决策分析简史
• 1961年，H. Raiffa 和R. O. Schlaifer发表了《应用统计 决策理论》的著作。 • 1966年，R. A. Howard在第四届国际运筹学会议上发表 《决策分析：应用决策理论》一文，首次提出了“决 策分析”这一名词，用它来反映决策理论的应用。 • 60年代后，决策研究的范围继续扩大，包括：序惯决 策（包括马尔科夫决策）、多目标决策、群决策、模 糊决策等。 • 70年代开始的行为决策理论：美国心理学家W. Edwards和经济学家M. Allais是该领域的先驱者。
决策分析的作用
• 管理科学的重要组成部分
学科: 管理 G 管理理论01 决策01 决策论的许多重要著作的作者是经济或管理科学方面 教授 , 如Simon、Buchanan Arrow, Sage, Keeny, 其中前 三个是诺贝尔经济学奖得主。 图书目录的编排：决策 ( 尤其多目标 ) 属管理科学类，中、 美均如此 Management Science中有大量决策方面的文 章、专集
决策分析的作用
• 是社会科学与自然科学的交叉，典型的软科学
自然科学研究客观世界，事实元素，定量为主； 社会科学研究人际关系，价值元素，定性为主。 软科学用定量方法研究价值元素，即社会科学的定量化研究。 各类研究人员的研究内容各有侧重： 哲学家Philosopher：人如何决定什么是有价值的 行政管理人员Administrator：人们如何使一个组织为其目标服务 经济学家Economics：人如何在不同方案中决择使之自己尽量满足 心理学家Psychologist ：何为满足? 人如何动脑筋解决问题 数学家 Mathematician：提供各种数学模型帮助解决这些问题 至于决策的程序化、民主化则是政治问题
决策树基本概念教材模板ppt
4
监督和无监督学习
监督学习 (分类) 监督:提供了每个训练元组的类标号 即分类器的学习在被告知每个训练元组属于哪个类的 “监督”下进行的 新的数据基于训练集被分类
A是离散值的: 结点N的测试输出直接对应于A的已知值 A是连续值的: 结点N的测试有两个可能的输出，分别对应于条件
(Jeff, Professor, 4)
Tenured?
7
分类: 基本概念
分类: 基本概念 决策树 基于规则分类 贝叶斯分类方法 提高分类准确率的技术 小结
8
决策树
从有类标号的训练元组中学习决策树
树结构
每个内部结点（非树叶结点）表示在一个属性上的
测试
每个分枝代表该测试的一个输出
2
yes
Jim Associate Prof 7
yes
Dave Assistant Prof 6
no
Anne Associate Prof 3
no
学习：用分类算法分析训练数据
分类器 (模型)
IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’
每个树叶结点存放一个类标号
ห้องสมุดไป่ตู้的最顶层结点是根结点
如何使用决策树分类？
给定一个类标号未知的元组X，在决策树上测试该
元组的属性值。跟踪一条由根到叶结点的路径，该
叶结点就存放着该元组的类预测。
决策树法名词解释
决策树法名词解释决策树是人们对在一定约束条件下的决策问题进行分析，以获得解决该问题方案的一种有效方法。
决策树主要由两个基本元素构成，即节点和连接每一节点的边。
通过对各节点的评价，依据一定的评价准则选择出具有最优决策结果的那些节点。
决策树法(decision tree)又称最小割集法或随机树方法，也称单纯形法。
是研究离散事件系统最简单、最基本的数学方法之一。
决策树是分析和预测中使用频率极高的数学工具。
决策树所采用的基本分析方法为最大最小化原理。
它利用相邻两个状态之间一定条件下的关联性，将整个系统近似看作一个二维平面上的有向无环图(directed acyclic graph， DAG)，利用一定的信息度量来确定和表示每一个有向无环图的顶点(节点)，并进而将各个顶点(节点)串接成线路或者最小割集，把待解决的问题转化为由一系列子问题所组成的求解问题，通过对这些子问题的解答来获取整个系统的近似最优解答。
决策树由两个部分组成：第一部分是节点集合;第二部分是由节点集合串接而成的边集。
决策树法的思想，源自数学和信息论领域的聚类分析、网络分析和层次分析等。
人们将这些方法应用于人力资源管理时，产生了决策树法。
决策树法是一种科学的方法，可以从树形图表达式直观地判断未知系统或模型的结构。
决策树分析不仅在人力资源开发与管理中得到广泛应用，而且在其他很多领域也有着重要的应用前景。
决策树法的基本步骤如下： 1.分析所要解决的问题2.确定所要解决问题的目标函数3.绘制所要解决问题的概念结构图4.建立所要解决问题的逻辑框架5.将所要解决问题分解为相互独立的子问题6.在每一个子问题的求解过程中，运用逻辑框架分析7.根据求解结果进行推理，形成新的逻辑框架8.反复运用上述过程直到问题得到圆满解决9.回顾本次决策树分析的全过程并对尚未解决的问题提出假设决策树法有很强的分析能力，这是因为其基本思想是将问题转化为图形语言，然后利用图形语言进行分析。
决策模型知识点总结归纳
决策模型知识点总结归纳一、引言决策是人们为了达到某一目的而进行的行为，它通常是指在众多选项中选择最佳行为方案的过程。
在现实生活中，决策是人们不可避免的行为之一，而决策模型则是指对决策过程进行系统化建模，为决策者提供有力的决策支持。
决策模型可以帮助决策者理清思路、量化决策依据、确定最佳决策方案。
本文将对决策模型的相关知识点进行总结归纳，包括决策模型的基本概念、决策模型的种类、决策模型的应用以及决策模型的发展趋势等方面。
二、决策模型的基本概念1.1 决策模型的定义决策模型是指将决策问题转化为一种数学或逻辑关系表达的模型，以定量的方式描述决策过程，通过模型的建立和求解，为决策者提供最佳决策方案的决策工具。
1.2 决策模型的要素决策模型包括决策变量、决策准则、约束条件和目标函数等要素。
其中，决策变量是指可以控制或调整的变量，其取值决定了决策的结果；决策准则是指用来评价决策结果好坏的标准；约束条件限制了决策变量的取值范围；目标函数则是衡量决策结果的目标。
1.3 决策模型的特点决策模型具有灵活性、一致性、客观性等特点。
它可以灵活地适应各种决策问题的需要，保持决策结果的一致性，并以客观的标准评价决策的好坏。
三、决策模型的种类2.1 根据决策环境的不同，决策模型可分为确定性模型和风险模型。
- 确定性模型是指在决策环境完全可知的情况下建立的模型，决策变量与决策结果之间的关系是确定的。
- 风险模型则是指在决策环境存在不确定性但可以进行概率评估的情况下建立的模型，决策变量与决策结果之间存在一定的概率关系。
2.2 根据决策变量的个数和性质，决策模型可分为单目标和多目标模型。
- 单目标模型是指模型只包含一个目标函数，针对单一的决策目标进行优化。
- 多目标模型则是指模型包含多个目标函数，面对多个决策目标进行优化。
2.3 根据决策的时间顺序，决策模型可分为静态模型和动态模型。
- 静态模型是指模型在一次决策中建立和求解，不考虑决策的时间因素。
决策树
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个 样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出 现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
各点期望： 决策树分析 点②：0.7×200×10+0.3×（-40）×10-600（投资）=680（万元） 点⑤：1.0×190×7-400=930（万元） 点⑥：1.0×80×7=560（万元） 比较决策点4的情况可以看到，由于点⑤（930万元）与点⑥（560万元）相比，点⑤的期望利润值较大，因 此应采用扩建的方案，而舍弃不扩建的方案。把点⑤的930万元移到点4来，可计算出点③的期望利润值。 点③：0.7×80×3+0.7×930+0.3×60×（3+7）-280 = 719（万元） 最后比较决策点1的情况。
定义：
分类和回归首先利用已知的多变量数据构建预测准则,进而根据其它变量值对一个变量进行预测。在分类中, 人们往往先对某一客体进行各种测量,然后利用一定的分类准则确定该客体归属那一类。例如,给定某一化石的鉴 定特征,预测该化石属那一科、那一属,甚至那一种。另外一个例子是,已知某一地区的地质和物化探信息,预测该 区是否有矿。回归则与分类不同,它被用来预测客体的某一数值,而不是客体的归类。例如,给定某一地区的矿产 资源特征,预测该区的资源量。
决策树
预测学模型
01 组成
03 的剪枝 05 算法
目录
02 画法 04 优点 06 实例
基本信息
决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大 于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种 决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属 性与对象值之间的一种映射关系。Entropy =系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。 这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树模型的性能评价指标与使用技巧
决策树模型的性能评价指标与使用技巧决策树是一种常见的机器学习模型，它可以用于分类和回归问题。
在实际应用中，对决策树模型的性能评价和使用技巧的掌握至关重要。
本文将从性能评价指标和使用技巧两方面展开讨论。
一、性能评价指标1. 准确率（Accuracy）在评价分类模型的性能时，最常用的指标之一就是准确率。
准确率是指模型正确预测的样本所占的比例，计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)其中，TP（True Positive）表示真正类别被正确预测的样本数，TN（True Negative）表示真负类别被正确预测的样本数，FP（False Positive）表示假正类别被错误预测为正类别的样本数，FN（False Negative）表示假负类别被错误预测为负类别的样本数。
2. 精确率（Precision）和召回率（Recall）精确率和召回率是用于评价二分类模型性能的重要指标。
精确率是指预测为正类别中真正为正类别的比例，计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)召回率是指真正为正类别中被预测为正类别的比例，计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)精确率和召回率通常是一对矛盾的指标，需要在实际应用中进行权衡。
3. F1值（F1 Score）F1值是精确率和召回率的调和平均数，它综合考虑了精确率和召回率的性能表现。
F1值的计算公式为：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)F1值越高，表示模型的性能越好。
二、使用技巧1. 特征选择在构建决策树模型时，特征选择是非常重要的一步。
通过选择合适的特征，可以提高模型的泛化能力和预测性能。
在实际应用中，可以利用信息增益、基尼指数等方法对特征进行评估和选择。
2. 剪枝策略决策树模型容易出现过拟合的问题，因此需要采取适当的剪枝策略来避免过拟合。
常用的剪枝策略包括预剪枝和后剪枝，预剪枝是在构建决策树时提前停止分裂节点，后剪枝是在构建完整的决策树后进行修剪。
决策树模型的性能评价指标与使用技巧(四)
决策树是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测。
在实际应用中，我们经常会遇到需要使用决策树模型的情况，因此了解决策树模型的性能评价指标和使用技巧是非常重要的。
首先，我们来看看决策树模型的性能评价指标。
在进行模型评价时，我们通常会关注准确率（Accuracy）、精准率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-Score）等指标。
准确率是指分类器正确预测的样本数占总样本数的比例，精准率是指分类器预测为正类的样本中有多少是真正的正类样本，而召回率是指所有真正的正类样本中有多少被分类器预测为正类。
而F1值则是精准率和召回率的调和平均数，它能够综合考虑分类器的准确性和召回率。
除了这些常见的指标之外，对于不平衡数据集，我们还需要关注AUC（Area Under Curve）和PR曲线（Precision-Recall Curve）等指标。
AUC是ROC曲线下的面积，而PR曲线则是精准率和召回率之间的关系，这些指标能够更好地评价模型在不平衡数据集上的性能。
在实际应用中，我们需要根据具体的业务场景选择合适的性能评价指标。
如果我们更加关注模型的准确性，那么我们可以选择准确率和F1值作为评价指标；如果我们更加关注模型对正类样本的识别能力，那么我们可以选择精准率和召回率作为评价指标；而对于不平衡数据集，我们则需要关注AUC和PR曲线等指标。
除了性能评价指标之外，我们还需要注意决策树模型的使用技巧。
首先，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征编码等工作。
在决策树模型中，我们通常会使用信息增益（Information Gain）或基尼指数（Gini Index）等指标来进行特征选择，以提高模型的分类准确率。
此外，我们还需要注意决策树模型的参数调优。
决策树模型有许多参数可以调整，如树的深度、分裂节点的最小样本数、叶子节点的最小样本数等。
通过调整这些参数，我们可以优化模型的性能，避免模型过拟合或欠拟合的情况。
决策树模型的性能评价指标与使用技巧(Ⅲ)
决策树模型的性能评价指标与使用技巧决策树是一种常用的机器学习算法，它能够处理分类和回归问题，并且易于理解和解释。
在实际应用中，我们需要对决策树模型的性能进行评价，并掌握一些使用技巧。
本文将从性能评价指标和使用技巧两方面进行探讨。
性能评价指标决策树模型的性能评价指标主要包括准确率、精确度、召回率、F1值和ROC 曲线。
首先是准确率，即分类正确的样本数占总样本数的比例。
准确率是最直观的评价指标，但是它可能受到样本不平衡的影响。
在样本不平衡的情况下，准确率并不能反映模型的真实性能。
其次是精确度和召回率。
精确度是指被预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率是指实际为正例的样本中被预测为正例的比例。
精确度和召回率往往是矛盾的，提高精确度会导致召回率降低，反之亦然。
因此，我们需要综合考虑这两个指标，通常使用F1值进行评价。
F1值是精确度和召回率的调和平均数，能够综合考虑模型的分类性能。
最后是ROC曲线。
ROC曲线是以假正例率（FPR）为横轴，真正例率（TPR）为纵轴，画出的曲线。
ROC曲线能够直观地反映模型在不同阈值下的性能表现，通过计算曲线下面积（AUC）来评价模型的性能。
AUC越接近1，模型的性能越好。
以上是决策树模型的常见性能评价指标，不同的应用场景可能会选择不同的指标进行评价，需要根据具体情况进行选择。
使用技巧在实际应用中，我们需要注意一些使用技巧，以提高决策树模型的性能。
首先是特征选择。
决策树模型对特征的选择非常敏感，因此需要对特征进行筛选和处理。
可以使用信息增益、基尼指数等方法进行特征选择，也可以采用特征重要性排序的方法，选择对模型影响较大的特征进行建模。
其次是剪枝。
决策树模型容易产生过拟合的问题，因此需要进行剪枝操作，去除一些不必要的节点和分支，以提高模型的泛化能力。
另外，我们还需要注意数据的预处理工作。
包括数据清洗、缺失值处理、标准化、归一化等操作，都能够对决策树模型的性能产生影响。
最后是集成学习。
决策树 连续数值特征的建模
决策树连续数值特征的建模【原创版】目录一、决策树的基本概念与原理二、连续数值特征的处理方法1.离散化处理2.二分法处理三、决策树模型的构建与应用1.特征选择2.决策树的生成3.决策树的修剪四、决策树模型的优缺点及适用场景正文一、决策树的基本概念与原理决策树是一种基本的分类和回归模型，它通过一系列的问题对数据进行划分，从而得到最终的决策结果。
决策树模型通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
特征选择是指从原始特征中选择一个最佳特征进行划分，决策树的生成是指根据特征选择结果构建一颗完整的决策树，决策树的修剪是指对生成的决策树进行简化，以提高模型的泛化能力。
二、连续数值特征的处理方法在决策树模型中，处理连续数值特征通常有以下两种方法：1.离散化处理离散化处理是将连续数值特征划分为若干个离散的区间，从而将连续特征转化为离散特征。
这种方法可以简化决策树的结构，提高模型的计算效率。
离散化处理的常见方法有等距划分、等频划分等。
2.二分法处理二分法处理是将连续数值特征划分为两个子区间，从而将连续特征转化为离散特征。
这种方法可以在保持特征连续性的同时，有效地简化决策树的结构。
二分法处理的常见方法有中位数划分、四分位数划分等。
三、决策树模型的构建与应用1.特征选择特征选择是指从原始特征中选择一个最佳特征进行划分。
特征选择的目的是为了提高模型的分类准确率，降低模型的复杂度。
特征选择可以采用信息增益、增益率、基尼指数等方法。
2.决策树的生成决策树的生成是指根据特征选择结果构建一颗完整的决策树。
决策树的生成过程遵循以下原则：首先选择一个最佳特征进行划分，然后根据特征的取值将数据集划分为若干个子集，最后对每个子集递归地重复上述过程，直到满足停止条件为止。
3.决策树的修剪决策树的修剪是指对生成的决策树进行简化，以提高模型的泛化能力。
决策树的修剪可以采用预剪枝、后剪枝等方法。
四、决策树模型的优缺点及适用场景决策树模型具有以下优点：易于理解、易于实现、计算效率高、泛化能力较强。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Training Set
Class No No No No Yes No No Yes No Yes
Tid 11 12 13 14 15
10
Attrib1 Attrib2
No
Small
Yes
Medium
Yes
Large
No
Small
No
Large
Attrib3 55K 80K 110K 95K 67K
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10
Attrib1 Attrib2
Yes
Large
No
Medium
No
Small
Yes
Medium
No
Large
No
Medium
Yes
Large
No
Small
No
Medium
No
Small
Attrib3 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
3.神经网络方法： BP算法,模型表示是前向反馈神经网络模型 4.粗糙集(rough set)知识表示是产生式规则
一个决策树的例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
无监督的学习（用于聚类） – 每个训练样本的类编号是未知的，要学习的类 集合或数量也可能是事先未知的 – 通过一系列的度量、观察来建立数据中的类编 号或进行聚类
分类模型的构造方法
1.机器学习方法： 决策树法 规则归纳
2.统计方法：知识表示是判别函数和原型事例 贝叶斯法 非参数法(近邻学习或基于事例的学习)
Apply Model
Deduction
Model
训练集：数据库中为建立模型而被分析的数 据元组形成训练集。
训练集中的单个元组称为训练样本,每个训 练样本有一个类别标记。
一个具体样本的形式可为:( v1, v2, ..., vn; c );其中vi表示属性值,c表示类别。
测试集：用于评估分类模型的准确率
数据分类——一个两步过程 (1)
第一步，建立一个模型，描述预定数据类集和概念集
– 假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号 属性确定
– 学习模型可以用分类规则、决策树或数学公式的形 式提供
数据分类——一个两步过程 (2)
第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分类
– 首先评估模型的预测准确率
No
Small
Yes
Medium
No
Large
No
Medium
Yes
Large
No
Small
No
Medium
No
Small
Attrib3 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
Training Set
Class No No No No Yes No No Yes No Yes
对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模型类 预测比较 模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测试样 本的百分比 测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分适应数据 ”的情况
如果准确性能被接受，则分类规则就可用来对新
数据进行分类
有监督的学习 VS. 无监督的学习
有监督的学习（用于分类） – 模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类 的“监督”下进行 – 新数据使用训练数据集中得到的规则进行分类
数据挖掘 分类：基本概念、决策树与模型评价
第4章 分类：基本概念、决策树与模型评价
分类的是利用一个分类函数（分类模型
、分类器），该模型能把数据库中的数据影射
到给定类别中的一个。
分类
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10
Attrib1 Attrib2
Yes
Large
No
Medium
Tid 11 12 13 14 15
10
Attrib1 Attrib2
No
Small
Yes
Medium
Yes
Large
No
Small
No
Large
Attrib3 55K 80K 110K 95K 67K
Test Set
Class ? ? ? ? ?
Learning algorithm
Induction Learn Model
No
8 No
S in g le 8 5 K
Yes
9 No
M a rrie d 7 5 K
No
10 No
S in g le 9 0 K
Yes
10
Married NO
MarSt Single, Divorced
RefundYes源自NoNOTaxInc
< 80K
> 80K
NO
YES
用决策树归纳分类
什么是决策树？ – 类似于流程图的树结构 – 每个内部节点表示在一个属性上的测试 – 每个分枝代表一个测试输出 – 每个树叶节点代表类或类分布
1 Yes
S in g le 1 2 5 K
No
2 No
M a rrie d 1 0 0 K
No
3 No
S in g le 7 0 K
No
4 Yes
M a rrie d 1 2 0 K
No
5 No
D iv o rc e d 9 5 K
Yes
6 No
M a rrie d 6 0 K
No
7 Yes
D iv o rc e d 2 2 0 K
Refund
Yes
No
NO
MarSt
Single, Divorced
Married
TaxInc
NO
< 80K
> 80K
NO
YES
模型: 决策树
决策树的另一个例子
T id R e fu n d M a rita l T a x a b le S ta tu s In c o m e C h e a t
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
训练数据
Splitting Attributes
决策树的生成由两个阶段组成 – 决策树构建
开始时，所有的训练样本都在根节点 递归的通过选定的属性，来划分样本 （必须是离散值）
– 树剪枝
许多分枝反映的是训练数据中的噪声和孤立点，树剪枝 试图检测和剪去这种分枝
决策树的使用：对未知样本进行分类 – 通过将样本的属性值与决策树相比较
决策树分类任务