Clementine决策树CHAID算法
决策树算法介绍（DOC）
决策树算法介绍（DOC）3.1 分类与决策树概述3.1.1 分类与预测分类是⼀种应⽤⾮常⼴泛的数据挖掘技术，应⽤的例⼦也很多。
例如，根据信⽤卡⽀付历史记录，来判断具备哪些特征的⽤户往往具有良好的信⽤；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。
这些过程的⼀个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计⼀个特定属性的值。
例如在信⽤分析案例中，根据⽤户的“年龄”、“性别”、“收⼊⽔平”、“职业”等属性的值，来估计该⽤户“信⽤度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例⼦中，所研究的属性“信⽤度”是⼀个离散属性，它的取值是⼀个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。
还有⼀种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下⼀个交易⽇的⼤盘指数，这⾥所研究的属性“⼤盘指数”是⼀个连续属性，它的取值是⼀个实数。
那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。
总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。
3.1.2 决策树的基本原理1.构建决策树通过⼀个实际的例⼦，来了解⼀些与决策树有关的基本概念。
表3-1是⼀个数据库表，记载着某银⾏的客户信⽤记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“⽉薪”、......、“信⽤等级”，每⼀⾏是⼀个客户样本，每⼀列是⼀个属性（字段）。
这⾥把这个表记做数据集D。
银⾏需要解决的问题是，根据数据集D，建⽴⼀个信⽤等级分析模型，并根据这个模型，产⽣⼀系列规则。
当银⾏在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、⽉薪等属性，来预测其信⽤等级，以确定是否提供贷款给该⽤户。
这⾥的信⽤等级分析模型，就可以是⼀棵决策树。
在这个案例中，研究的重点是“信⽤等级”这个属性。
给定⼀个信⽤等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信⽤等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信⽤等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某⼀类别中去。
clementine算法原理
clementine算法原理Clementine算法原理Clementine算法是一种常用的数据挖掘算法，用于发现数据集中的隐含模式和关联规则。
它是一种基于决策树的分类算法，可以用于预测未知数据的类别。
本文将介绍Clementine算法的原理及其应用。
一、Clementine算法的基本原理Clementine算法的基本原理是通过对已知数据集的学习，构建一个决策树模型，然后利用该模型对未知数据进行分类。
算法的核心思想是将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个决策树节点，通过比较不同特征的取值来划分数据。
在构建决策树的过程中，算法会根据某种准则选择最佳的特征作为划分依据，直到所有数据都被正确分类或无法继续划分为止。
二、Clementine算法的具体步骤1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，保证数据的质量和完整性。
2. 特征选择：根据特征的重要性和相关性对数据进行特征选择，筛选出对分类结果有影响的特征。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
4. 构建决策树：根据训练集的数据，利用信息增益、基尼系数等准则选择最佳的特征进行划分，递归地构建决策树。
5. 决策树剪枝：为了避免过拟合现象，需要对决策树进行剪枝操作，去除一些不必要的节点和分支。
6. 模型评估：使用测试集对构建好的决策树模型进行评估，计算分类准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。
三、Clementine算法的应用领域Clementine算法在数据挖掘领域有着广泛的应用。
它可以用于市场分析、客户分类、信用评估等多个领域。
1. 市场分析：通过对市场数据的分析，可以预测产品的销售情况、消费者的购买偏好等，为企业的市场决策提供依据。
2. 客户分类：通过对客户的个人信息、购买记录等进行分析，可以将客户划分为不同的类别，为企业的客户管理和营销活动提供指导。
3. 信用评估：通过对个人信用记录、收入状况等进行分析，可以评估个人的信用水平，为银行等金融机构的信贷决策提供参考。
clementine使用经典实例
Clementine使用经典实例收藏下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子，通过建立分类树和神经网络模型，决策树用来预测哪些人会响应促销，神经网络用来预测年收入。
Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图，关于Target Mail详见：/zh-cn/library/ms124623.aspx#DataMining1. 定义数据源将一个Datebase源组件加入到数据流设计区，双击组件，设置数据源为dbo.vTargetMail视图。
在Types栏中点“Read Values”，会自动读取数据个字段的Type、Values等信息。
Values是字段包含的值，比如在数据集中NumberCardsOwned字段的值是从0到4的数，HouseOwnerFlag只有1和0两种值。
Type是依据Values判断字段的类型，Flag类型只包含两种值，类似于boolean；Set是指包含有限个值，类似于enumeration；Ragnge是连续性数值，类似于float。
通过了解字段的类型和值，我们可以确定哪些字段能用来作为预测因子，像AddressLine、Phone、DateFirstPurchase等字段是无用的，因为这些字段的值是无序和无意义的。
Direction表明字段的用法，“In”在SQL Server中叫做“Input”,“Out”在SQL Server中叫做“PredictOnly”,“Both”在SQL Server中叫做“Predict”，“Partition”用于对数据分组。
2. 理解数据在建模之前，我们需要了解数据集中都有哪些字段，这些字段如何分布，它们之间是否隐含着相关性等信息。
只有了解这些信息后才能决定使用哪些字段，应用何种挖掘算法和算法参数。
在除了在建立数据源时Clementine能告诉我们值类型外，还能使用输出和图形组件对数据进行探索。
决策树的训练算法
决策树的训练算法
决策树的训练算法主要有以下几种：
1. ID3算法：ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种用于决策树学习的经典算法。
它基于信息熵的概念，通过计算每个特征的信息增益来选择最优的划分特征。
2. C4.5算法：C4.5算法是ID3算法的改进版，它在选择划分特征时使用信息增益比来解决ID3算法中对取值较多的特征有偏好的问题。
此外，C4.5算法还支持处理连续特征。
3. CART算法：CART（Classification and Regression Tree）算法是一种用于生成二叉决策树的算法。
它根据基尼系数来选择最优的划分特征，并使用回归树或分类树来处理连续特征。
4. CHAID算法：CHAID（Chi-square Automatic Interaction Detector）算法是一种适用于分类问题的决策树算法。
它使用卡方检验来选择最优的划分特征，并根据卡方统计量的值来评估特征的重要性。
5. 梯度提升决策树（GBDT）算法：GBDT算法是一种集成学习算法，它将多颗决策树进行级联，每颗树的输出作为下一颗树的输入。
GBDT通过梯度下降的方式逐步优化模型的预测能力。
这些算法在决策树的构建过程中采用不同的策略和指标，适用于不同类型的数据和问题。
在实际应用中，可以根据数据特点和问题需
求选择合适的算法进行训练。
clementine决策树c5.0算法
1.C5.0算法的优缺点输出类型：指定分析输出的内容。
指定希望最终生成的模型是决策树还是规则集。
组符号：如果选择该选项，C5.0会尝试将所有与输出字段格式相似的字符值合并（采用ChiMerge分箱法检查当前分组变量个各个类别能否合并，如果可以应先合并后再分支）。
如果没有选择该选项，C5.0会为用于拆分母节点的字符字段的每个值创建一个子节点。
使用推进：提高其精确率。
这种方法按序列建立多重模型。
第一个模型以通常的方式建立。
随后，建立第二个模型，聚焦于被第一个模型错误分类的记录。
以此类推，最后应用整个模型集对样本进行分类，使用加权投票过程把分散的预测合并成综合预测。
试验次数选项允许控制用于助推的模型数量。
交互验证：如果选择了该选项，C5.0将使用一组基于训练数据自己建立的模型，来估计基于全部数据建立的模型的精确度。
如果数据集过小，不能拆分成传统意义上的训练集和测试集，这将非常有用。
或用于交叉验证的模型数目。
模式：对于简单的训练，绝大多数C5.0参数是自动设置。
高级训练模式选项允许对训练参数更多的直接控制。
简单模式：偏好（支持）：选择“准确性”C5.0会生成尽可能精确的决策树，某些情况下，会导致过度拟合。
选择“普遍性”以使用不易受该问题影响的算法设置。
预期噪声（%）：指定训练集中的噪声或错误数据期望比率专家模式：修剪纯度：决定生成决策树或规则集被修剪的程度。
提高纯度值将获得更小，更简洁的决策树。
降低纯度值将获得更加精确的决策树。
子分支最小记录数：子群大小可以用于限制决策树任一分支的拆分数。
全局修剪：第一阶段：局部修剪；第二阶段：全局修剪。
辨别属性：如果选择了该选项，C5.0会在建立模型前检测预测字段的有用性。
被发现与分析无关的预测字段将不参与建模过程。
这一选项对许多预测字段元的模型非常有用，并且有助于避免过度拟合。
C5.0”成本”选项见“CHAID“成本”选项----误判成本值，调整误判C5.0的模型评价可通过Analysis节点实现。
Clementine12中的数据挖掘算法
Clementine12中的数据挖掘算法分析Clementine12中的算法，大体被分为如下四大类（可参见软件的modeling选项）：第一大类：Automated 自动化类，这里只有Time Series是真正的挖掘算法，该算法用于生成时间序列模型。
其他两个是用于筛选算法的，Binary Classifier用筛选二元分类算法，Numeric Predictor用来筛选数值目标属性的预测算法。
第二大类：用于聚类的算法Segmentation，Clementine中实现了四种用于聚类的算法。
K-means：K均值算法；Kohonen：神经网络TwoStep：两部法Anomaly：异常值处理，确切地说该算法不属于聚类算法，但其原理类似于聚类算法，通过聚类，找出数据中的异常值。
第三大类：分类预测这部分的算法比较多，可以进行更为细致的分类，决策树类，C5.0，C&RT，CHAID，QUEST，属性约简类：PCA/Factor主成分分析/因子分析Feature Selection 属性选择回归类：Logistic 逻辑回归Rgression：线性回归专门用于分类预测的算法：Neural Net：神经网络SVM：支持向量机Bayes Net：贝叶斯网络其他未知其原理的算法：Decision ListDiscriminantSLRMCoxGenLin下面是谢邦昌教授的数据挖掘（Data Mining）十种分析方法，以便于大家对模型的初步了解，不过也是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下）1、记忆基础推理法（Memory-Based Reasoning；MBR）记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。
基于clementine的数据挖掘算法决策树
从变量自身 考察
变量重要性分析方法
变量与输出变量
、变量间的相关 程度
变量值中缺失值所占比例 分类变量中，类别个数占样本比例 数值变量的变异系数 数值型变量的标准差
输入、输出变量均为数值型：做两个变量的相
关性分析
输入变量为数值型、输出变量为分类型：方差 分析（输出变量为控制变量、输入变量为观测变 量） 输入变量为分类型、输出为数值型：方差分析 （输入变量为控制变量、输出变量为观测变量） 输入、输出变量均为分类型：卡方检验
2、计算每个属性的熵。
（1）先计算属性“年龄”的熵。 • 对于年龄＝“<=30”：s11＝2，s21＝3，p11=2/5，p21=3/5， 对于年龄＝“31…40”：s12=4，s22=0，p12=4/4=1，p22=0， 对于年龄＝“>40”：s13=3，s23=2，p13=3/5，p23=2/5， •
s1 j s2
smj
pij
是 Sj 中的样本属于类 Ci 的概率。
sij sj
Gain( A) I ( S ) E ( A)
Gain A I
s1 , s2 ,
, sm
E A
C5.0算法应用场景
场景：利用决策树算法分析具有哪些特点的用户最可能流失：
用户 1 年龄 <=30 出账收入 智能机 信用等级 高 否 一般 类别：是否流失 否
核心问题
决策树的生长 决策树的减枝 树剪枝的原因：完整的决策树对训练样本特征的 捕捉“过于精确”--- 过拟和 常用的修剪技术： 预修剪：用来限制决策树的充分生长。
利用训练样本集完成决策树的建立
过程 分枝准则的确定涉及：
•第一，如何从众多的输入变量中
决策树算法原理介绍
决策树算法原理介绍
决策树算法是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
它的基本原理是通过递归地将数据集划分成若干个子集，并在每个划分点选择最优的划分标准，以构建一棵树状图。
决策树算法的基本步骤如下：
1. 构建根节点：将整个数据集作为根节点，设定一个划分标准，将数据集划分为两个或多个子集。
2. 递归构建子节点：对每个子集，重复上述划分过程，直到满足停止条件（例如子集中所有样本都属于同一类别，或达到预设的深度限制等）。
3. 剪枝处理：为了处理过拟合问题，可以对决策树进行剪枝处理，删除部分分支以提高模型的泛化能力。
决策树算法的优点包括直观易懂、可解释性强、对数据预处理要求低等。
但同时，它也存在一些缺点，如容易受到噪声数据和异常值的影响、对于非线性关系的分类效果不佳等。
为了解决这些问题，可以对决策树算法进行改进和优化，如使用集成学习等技术进行模型融合等。
CHAID决策树方法介绍 ppt课件
检验统计量
一级变量
二级变量
二级变量
三级变量
CHAID决策树方法介绍
最终的5个节点 （细分市场）
细分市场的利润指数
演示：9901.sav
CHAID决策树方法介绍
• 除了CHAID方法之外，其他方法CART, QUEST, C5.0 (在SPSS的数据挖掘软件中 Clementine中采用)等方法均 可以用于市场细分。
• 在碳酸饮料市场细分研究中，我们探索是否可以根据对碳酸饮料 的消费行为差异来细分市场。
• 我们调查了消费者的每周消费量以及与消费者相关的背景资料 （地区、年龄、性别、收入类型、教育、婚姻，家庭规模等）
• 在传统方法上，我们可以通过检查背景资料交叉表，看不同类型 消费成遗漏。
• 通过决策树模型，可以迅速地检查按照每个预测（背景）变量分 类可能产生的结果，并可以对分类自动归并，选择最佳分类方式， 从而达到每个细分市场差异最大化的目的。
CHAID决策树方法介绍
• CHAID(卡方自动交互检测Chi-Square Automatic Interaction Detection)是一种基于目标变量自我分层的方法。
CHAID决策树方法介绍
培训介绍
CHAID决策树方法介绍
• 市场细分的统计方法简介 • 市场细分的基本原理 • 聚类分析 • 因子分析+主成份分析 • 判别分析+logistic回归 • 分类树CHAID与Conjoint
CHAID决策树方法介绍
• 培训介绍的仍然是传统的Conjoint分析--全轮廓(Full Profile)法
割数据和产生精确的同质性子集； • QUEST——只能在目标变量是类型变量的时候采用。
CHAID决策树方法介绍
决策树算法
决策树算法决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）是一种常用的数据挖掘和分类技术。
它把数据转换成一个树形结构显示出来，以便更加清楚的展示出数据的关联关系。
决策树算法是一种经典的分类算法，其将会把所有的数据属性进行分类，并根据预先定义的规则做出判定，最终将数据划分为多个分类，从而实现数据的分类鉴定和挖掘。
决策树算法是一种非常有效的机器学习算法，可以从数据中自动学习出一组规则，然后根据这些规则来做出决策。
这种算法可以很容易地理解和使用，也很适合与各种任务一起使用，如作为自动化分类和决策系统的一部分。
决策树算法建立在树状结构的基础上，它代表一组决策，每个决策有一定的判断标准，且标准是独一无二的，在每次判断时要根据训练数据里的不同情况来决定根据哪一个判断标准来进行分类。
决策树算法有着自己的优势，如它可以处理事先未知的概念的数据，比如如果有一个数据集包含多个相关的属性，而这些属性之间有着精确的联系，决策树可以非常容易地从一系列复杂的属性之中学习出一种分类规则，然后根据这些规则来做出分类决策。
此外，决策树算法的训练时间较短，而且可以很容易的显示出分类的过程，从而使得决策树算法具备可视化的优势，它可以轻松地展示出分类的结果。
决策树算法有着它自己特有的缺点，如它容易出现过拟合现象，这意味着在训练过程中，决策树可以一味地追求最大的正确率，而忽视掉样本外的情况，从而使得它在实际应用中会出现较大的偏差。
另外，与其他算法相比，决策树算法需要较多的存储空间，因为它的模型包含了很多的特征，而且这些特征也是依次建立的，这样就需要更多的存储来支持这种复杂的模型。
决策树算法日益受到人们的重视，它在数据挖掘和分类任务中发挥着重要的作用。
现在，已经有越来越多的的分类算法出现在市面上，但是决策树算法仍然是众多算法中的佼佼者，它可以从数据中自动学习出一组决策规则，并根据这些规则做出最终的决策，有助于实现有效的数据挖掘和分类。
决策树chaid 简书
决策树CHAID简介决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
其中，CHAID（Chi-squared Automatic Interaction Detection）是一种基于卡方检验的决策树算法。
CHAID算法通过选择最佳的变量和切分点，构建一棵具有最小错误率的决策树。
本文将详细介绍决策树CHAID算法的原理、步骤和应用场景，并通过示例来演示如何使用CHAID算法进行分类问题的建模。
原理CHAID算法基于卡方检验，通过计算每个变量与目标变量之间的卡方统计量来选择最佳的变量和切分点。
卡方统计量衡量了两个变量之间的相关性，具有较大卡方值的变量被认为与目标变量的相关性较高。
CHAID算法的核心思想是将数据集划分成不纯度最小的子集，直到满足停止准则为止。
不纯度通常使用Gini系数、信息熵或误分类率来度量，CHAID算法常用的是卡方检验。
步骤CHAID算法的步骤如下：1.选择目标变量：根据问题的需求，选择一个目标变量作为决策树的分类结果。
2.选择初始变量：从所有可用的自变量中选择一个作为初始变量。
3.计算卡方统计量：对于每个初始变量的每个可能取值，计算其与目标变量之间的卡方统计量。
4.选择最佳变量和切分点：选择具有最大卡方统计量的变量和切分点作为当前节点的分裂规则。
5.划分数据集：根据最佳变量和切分点将数据集划分为多个子集。
6.递归建树：对每个子集重复步骤2-5，直到满足停止准则为止。
7.剪枝：通过剪枝算法对决策树进行修剪，以防止过拟合。
8.输出决策树：将构建好的决策树输出为可视化的形式，便于理解和解释。
应用场景CHAID算法适用于分类问题和回归问题。
它在市场营销、医学诊断、风险评估等领域有广泛的应用。
以下是一些CHAID算法的应用场景：1.市场营销：根据顾客的特征（如年龄、性别、收入等），预测他们是否会购买某个产品，以便进行精准的营销策略。
2.医学诊断：根据患者的症状和检查结果，预测患者是否患有某种疾病，辅助医生进行诊断和治疗决策。
Clementine决策树CHAID算法
CHAID算法（Chi-Square Automatic Interaction Detection）CHAID提供了一种在多个自变量中自动搜索能产生最大差异的变量方案。
不同于C＆R树和QUEST节点，CHAID分析可以生成非二进制树，即有些分割有两个以上的分支。
CHAID模型需要一个单一的目标和一个或多个输入字段。
还可以指定重量和频率领域。
CHAID分析，卡方自动交互检测，是一种用卡方统计，以确定最佳的分割，建立决策树的分类方法。
1.CHAID方法（卡方自动交叉检验）CHAID根据细分变量区分群体差异的显著性程度（卡方值）的大小顺序，将消费者分为不同的细分群体，最终的细分群体是由多个变量属性共同描述的，因此属于多变量分析。
在形式上，CHAID非常直观，它输出的是一个树状的图形。
1.它以因变量为根结点，对每个自变量（只能是分类或有序变量，也就是离散性的，如果是连续变量，如年龄，收入要定义成分类或有序变量）进行分类，计算分类的卡方值(Chi-Square-Test)。
如果几个变量的分类均显著，则比较这些分类的显著程度（P值的大小），然后选择最显著的分类法作为子节点。
2.CHIAD可以自动归并自变量中类别，使之显著性达到最大。
3.最后的每个叶结点就是一个细分市场CHAID 自动地把数据分成互斥的、无遗漏的组群,但只适用于类别型资料。
当预测变量较多且都是分类变量时，CHAID分类最适宜。
2.CHAID分层的标准：卡方值最显著的变量3.CHAID过程：建立细分模型，根据卡方值最显著的细分变量将群体分出两个或多个群体，对于这些群体再根据其它的卡方值相对最显著的细分变量继续分出子群体，直到没有统计意义上显著的细分变量可以将这些子群体再继续分开为止。
4.CHAID的一般步骤-属性变量的预处理-确定当前分支变量和分隔值属性变量的预处理：-对定类的属性变量，在其多个分类水平中找到对目标变量取值影响不显著的分类，并合并它们；-对定距型属性变量，先按分位点分组，然后再合并具有同质性的组；-如果目标变量是定类变量，则采用卡方检验-如果目标变量为定距变量，则采用F检验（统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）和定类型数据（Nominal）。
CHAID决策树方法介绍
可供市场细分旳变量
地理变量
地域、城市
人口变量
年龄，性别， 家庭规模，生命周
期, 收入
社会心理
社会阶层，生活方式 性格
行为变量
场合，利益， 使用量
CHAID旳应用背景
SPSS Answer Tree
• SPSS Answer Tree 3.0集成了CHAID, CART,QUEST等决策树措施。 • SPSS Answer Tree操作以便，能够很轻易地就能比较群体轮廓和细
分市场。 • 4个模块都是经过检验数据库中全部可供分类旳变量，来将自变量
划分为最佳旳小类。 • CHAID——迅速高效多树型分析法，速度快； • 完全CHAID——完全多树型分析法，每步分为最明显旳2类，相对
市场细分技术
培训简介
主要内容
• 市场细分旳统计措施简介 • 市场细分旳基本原理 • 聚类分析 • 因子分析+主成份分析 • 鉴别分析+logistic回归 • 分类树CHAID与Conjoint
有关Conjoint Analysis
• 培训简介旳依然是老式旳Conjoint分析--全轮廓(Full Profile)法
• CHIAD能够自动归并自变量中类别，使之明显性到达最大。 • 最终旳每个叶结点就是一种细分市场
CHAID旳合用范围
• 当预测变量是分类变量时，CHAID措施最合适。对于 连续型变量，CHAID在缺省状态下将连续变量自动分 为10段处理，但是可能有漏掉。
• 当预测变量是人口统计变量时，研究者能够不久找出 不同细分市场特征，免除对交叉分析表归并与检验之 苦。
决策树的算法步骤
决策树的算法步骤决策树算法呀，就像是我们生活中的决策指南呢！它就像是一棵大树，有很多分支，每个分支都代表着不同的选择和结果。
比如说你要决定今天吃什么。
这就可以是决策树的开始节点呀。
然后呢，你可以考虑是吃中餐还是西餐，这就是第一个分支啦。
如果选择中餐，那又可以有各种菜系可以选，比如川菜、粤菜、鲁菜等等，这又是进一步的分支。
每个菜系下面还有具体的菜品呢，是不是很有意思？再比如你要出门旅游。
你得先决定去哪个地方吧，这就是一个大分支。
然后到了那个地方，又得决定住哪里呀，玩什么呀，吃什么特色美食呀，这一系列不就是像决策树不断延伸的分支嘛。
它的步骤其实也不难理解呀。
首先得有一堆数据，就像我们生活中的各种情况和选择。
然后呢，根据这些数据来确定哪些因素最重要，这就像是我们要知道自己最在乎的是什么，是美食还是风景，是价格还是舒适度。
接下来呀，根据这些重要因素来划分分支，就像把我们的选择一步步细化。
你想想看，这多像我们在人生路上做决定呀！我们会考虑很多因素，然后根据这些因素来选择不同的道路。
有时候我们可能会选错，但没关系呀，就像决策树也会有不太好的分支一样，但我们可以从错误中学习，下次就知道该怎么选啦。
而且决策树还有个好处呢，就是它很直观呀。
你可以清楚地看到每个选择会带来什么样的结果。
这就像是我们在心里把每个选择都过一遍，想象一下会发生什么。
你说，这决策树是不是很神奇呀？它能帮我们在复杂的情况中找到最好的选择。
就像我们在迷宫里有了一张地图一样，能让我们更快地找到出口。
决策树算法在很多领域都有应用呢。
比如在商业上，可以帮助企业做决策，比如推出什么产品呀，怎么定价呀。
在医疗上，也可以帮助医生诊断疾病呢。
总之呀，决策树算法就像是我们生活中的智慧小精灵，帮我们做出更好的决策，让我们的生活更加精彩！它让我们明白，做决定不是瞎蒙，而是有方法有依据的。
所以呀，我们要好好利用这个神奇的算法，让自己的生活变得更加美好！。
决策树的简单算法
决策树的简单算法
决策树是一种常见的机器学习算法，它通过对数据进行分析和分类，帮助我们做出决策。
决策树的基本思想是将数据划分为不同的类别，每个类别对应一个叶子节点。
在决策过程中，我们根据每个节点的特征属性来判断属于哪个类别。
决策树的算法可以分为两个步骤：建立决策树和预测过程。
建立决策树的过程：
1. 选择一个最佳特征属性。
2. 将数据集根据该特征属性的取值分为不同的子集。
3. 对每个子集重复步骤1和步骤2，直到所有的数据都被划分到叶子节点。
预测过程：
1. 根据测试数据的特征属性值，从根节点开始遍历决策树。
2. 按照每个节点的特征属性值，选择相应的子树进行遍历。
3. 直到遍历到叶子节点，该叶子节点对应的值就是预测结果。
决策树的优点是易于理解和解释，可以处理离散和连续数据，不需要太多的数据预处理。
但是它也有一些缺点，例如容易出现过拟合、不稳定和对噪声敏感等问题。
为了解决这些问题，可以采用剪枝、随机森林等技术来改善决策树的性能。
总之，决策树是一种简单而强大的机器学习算法，在许多领域都有广泛的应用，例如金融、医疗、工业等。
学习和掌握决策树的原理和实现方法，有利于我们在实际应用中更好地利用这个强大的
工具。
三种常见的决策树：CART，C5，CHAID
三种常见的决策树：CART，C5，CHAID
决策树需要计算结点的纯度来选择最具显著性的切分（split）。
通常，CART以Gini，C5以信息增益（熵），CHAID以卡方。
虽然存在这样的差别，但他们树形状的不同更为重要一些。
C5起源于计算科学领域，讲究小样本上的重复测试比较（cross validation），进一步地，C5会进行规则（Rule Set）的概化以自动产生更为简洁的规则表达形式。
牺牲一些精度来换取更好记的规则，对于业务人员来说无疑是值得的。
CART与CHAID，一个是二叉树，一个是多叉树；CART在每一个分支都选择最好的二元切分，因此一个变量（field）很可能在不同的树深处被多次使用；CHAID则一次对一个变量切分出多个统计显著的分支，会更快的生长出高预测能力的树枝，但同时在深度子结点的支持度相比CART迅速降低，更快地逼近一棵臃肿而不稳定的树。
为了避免过度拟合（over fit）而成为不稳定的树，叶结点需要裁剪（prune）。
尽管CART提供了自动搜索潜在可能的树分支并根据测试集裁剪回来的策略，但事实上并不足以依赖；统计意义不是决策规则的决定因素，商业理解结合手工裁剪（custom split）可能是更好的选择。
另外，少于100条数据的叶结点很可能是不稳定的，你将从测试集中发现这一点。
典型的决策树算法
典型的决策树算法什么是决策树算法？决策树算法是一种基于树形结构的机器学习算法。
它可以对一组输入数据进行分类或者预测输出值。
决策树算法通过一系列的分裂节点（即决策节点）将数据集不断拆分成更小的子集，直到每个子集都能被单独分类或者预测为止。
决策树生成的过程类似于从一颗树的根节点开始，一步步向下分叉，最终达到叶子节点。
决策树算法的构成决策树算法主要由三部分构成：节点、分裂规则和叶子节点。
节点是决策树的基本单元，分为两种类型：决策节点和叶子节点。
决策节点用来划分数据集，而叶子节点则代表数据集中的样本类别或者输出值。
分裂规则是决策树算法中非常重要的一部分，用来在每个决策节点进行数据集的分裂。
分裂规则通常基于某种指标（比如熵、基尼系数等）来确定最佳的分裂策略。
叶子节点代表着每个子集所属的类别或者预测输出值。
在分类问题中，每个叶子节点通常代表一个类别，而在回归问题中，每个叶子节点则代表一个数值。
决策树算法的优点和应用决策树算法有很多优点，包括：1. 易于理解和解释。
决策树算法生成的模型可以直接转化为人类可以理解的规则，方便了解决方案的特点和限制。
2. 能够处理各种类型的数据。
决策树算法可以处理连续型、离散型和混合型的数据。
3. 对缺失数据具有很好的容忍性。
决策树算法可以在数据集中存在缺失值的情况下完成处理。
决策树算法在许多领域都有广泛的应用。
例如，在医疗诊断中，决策树可以帮助医生确定患者的疾病类型；在金融行业中，决策树可以根据客户的信用记录和历史交易记录等信息，预测其未来的还款能力；在工业测试中，决策树可以帮助预测某个部件是否合格等。
如何应用决策树算法？应用决策树算法主要包括三个步骤：数据预处理、模型训练和模型评估。
1. 数据预处理。
数据预处理是指从原始数据中获取有用信息，包括数据的清洗、转换和归一化等。
为了使模型能够更好地进行训练和预测，需要对输入数据进行处理，消除噪声和异常值等不良影响。
2. 模型训练。
在训练模型之前，需要将原始数据集随机分为训练集和测试集。
决策树算法基本原理
决策树算法基本原理
决策树算法是一种非常常见的分类和回归算法，其基本原理是将数据集按照某种属性进行划分，不断重复这一过程，直到所有数据都被划分到同一类别或者满足某个停止条件。
在分类问题上，每个内部节点代表一个属性测试，每个分支代表这个属性测试的一个输出；叶子节点代表类别或类别分布。
在决策树分类时，将测试样本从根节点开始依次选择属性，根据属性输出走流程图直到叶子节点，将测试样本划分到对应叶子结点的类别。
在回归问题上，每个叶子节点包含其预测值，构建决策树时，目标是将数据分成小的区域，并为每个小区域分配一个常数。
决策树的构建可以采用贪心策略，递归地构建树，根据当前节点计算信息增益、基尼不纯度等指标，选择最优的划分属性并根据该属性生成子节点。
由于决策树的递归式贪心构建方法，因此往往会存在过拟合的问题，通常使用剪枝和随机森林等方法来解决。
决策树的算法
决策树的算法一、什么是决策树算法？决策树算法是一种常见的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。
它基于树状图模型，通过将数据集分成不同的决策路径来预测目标变量的值。
二、决策树的构建过程决策树的构建过程可以分为以下几个步骤：1. 特征选择特征选择是决策树构建中的关键步骤。
常用的特征选择算法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
这些算法用于衡量一个特征对结果的重要程度，选择最优的特征作为划分标准。
2. 根据划分标准划分数据集根据选择的划分标准，将数据集划分为多个子集。
如果特征为离散型，则根据每个特征取值将数据集分成不同的子集；如果特征为连续型，则选择一个阈值将数据集分成两个子集。
3. 递归构建子树对每个子集递归执行上述两个步骤，直到满足终止条件。
终止条件通常有以下几个：子集中的样本属于同一类别、子集中的样本数小于预定阈值、特征集为空。
4. 剪枝剪枝是为了防止过拟合而对决策树进行修剪。
常用的剪枝策略有预剪枝和后剪枝两种。
预剪枝在构建过程中通过设置条件限制决策树的生长，后剪枝则是先构建完整的决策树，然后通过剪枝选择最优子树。
三、决策树的优缺点决策树算法具有以下优点：1.算法简单，易于理解和解释。
决策树的结构类似于人类的决策过程，易于理解和解释。
2.能够处理多类型的数据。
决策树可以处理离散型和连续型的特征，适用于各种类型的数据。
3.能够处理缺失值。
决策树算法可以直接处理缺失值，而不需要进行额外的处理。
4.能够处理多输出问题。
决策树可以处理多分类和回归问题，适用于多输出的情况。
决策树算法也存在一些缺点：1.容易过拟合。
决策树算法在处理复杂问题时容易产生过拟合现象，通过剪枝和设置合适的参数可以减少过拟合的风险。
2.对噪声和异常值敏感。
决策树算法对噪声和异常值比较敏感，容易产生不稳定的结果。
3.不适用于处理高维稀疏数据。
决策树算法在处理高维稀疏数据时效果较差，容易产生过拟合现象。
四、决策树的应用场景决策树算法在各个领域都有广泛的应用，例如：1.金融行业：决策树可以用于信用评估、风险评估和欺诈检测等。
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CHAID算法（Chi-Square Automatic Interaction Detection）CHAID提供了一种在多个自变量中自动搜索能产生最大差异的变量方案。
不同于C＆R树和QUEST节点，CHAID分析可以生成非二进制树，即有些分割有两个以上的分支。
CHAID模型需要一个单一的目标和一个或多个输入字段。
还可以指定重量和频率领域。
CHAID分析，卡方自动交互检测，是一种用卡方统计，以确定最佳的分割，建立决策树的分类方法。
1.CHAID方法（卡方自动交叉检验）CHAID根据细分变量区分群体差异的显著性程度（卡方值）的大小顺序，将消费者分为不同的细分群体，最终的细分群体是由多个变量属性共同描述的，因此属于多变量分析。
在形式上，CHAID非常直观，它输出的是一个树状的图形。
1.它以因变量为根结点，对每个自变量（只能是分类或有序变量，也就是离散性的，如果是连续变量，如年龄，收入要定义成分类或有序变量）进行分类，计算分类的卡方值(Chi-Square-Test)。
如果几个变量的分类均显著，则比较这些分类的显著程度（P值的大小），然后选择最显著的分类法作为子节点。
2.CHIAD可以自动归并自变量中类别，使之显著性达到最大。
3.最后的每个叶结点就是一个细分市场CHAID 自动地把数据分成互斥的、无遗漏的组群,但只适用于类别型资料。
当预测变量较多且都是分类变量时，CHAID分类最适宜。
2.CHAID分层的标准：卡方值最显著的变量3.CHAID过程：建立细分模型，根据卡方值最显著的细分变量将群体分出两个或多个群体，对于这些群体再根据其它的卡方值相对最显著的细分变量继续分出子群体，直到没有统计意义上显著的细分变量可以将这些子群体再继续分开为止。
4.CHAID的一般步骤-属性变量的预处理-确定当前分支变量和分隔值属性变量的预处理：-对定类的属性变量，在其多个分类水平中找到对目标变量取值影响不显著的分类，并合并它们；-对定距型属性变量，先按分位点分组，然后再合并具有同质性的组；-如果目标变量是定类变量，则采用卡方检验-如果目标变量为定距变量，则采用F检验（统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）和定类型数据（Nominal）。
定距型数据通常指诸如身高、体重、血压等的连续性数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。
如职称变量可以有低级、中级和高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A、B、C表示等。
这里无论是数值型的1、2、3还是字符型的A、B、C，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。
因为低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固定大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。
）F检验：比较两组数据的方差2s，22sFs大小，假设检验两组数据没有显著差异，F<F表，则接受原假设，两组数据没有显著差异；F>F表，拒绝原假设，两组数据存在显著差异。
属性变量预处理的具体策略-如果仅有一个或两个分组，则不做合并处理值>merge）-根据卡方统计量（或似然比卡方）的P-值决定合并哪些组（Pα-如果用户指定在合并同时还考虑组拆分（Allow splitting merged categories），则新近合并的组中如果包括三个以上的原始分组，应根据检验结果判断是否需再拆分成两组（P-值<αsplit-merge）确定当前分支变量和分隔值-计算经预处理后的各属性变量与目标变量的卡方检验统计量和P-值。
P-值最小的变量（与目标变量联系最紧密）作为当前的最佳分支变量，该变量的所有分组形成该分支下的子节点对每个子节点重复上述处理，直到满足收敛条件为止5.CHAID的适用范围当预测变量是分类变量时，CHAID方法最适宜。
对于连续型变量，CHAID在缺省状态下将连续变量自动分为10段处理，但是可能有遗漏。
当预测变量是人口统计变量时，研究者可以很快找出不同细分市场特征，免去对交叉分析表归并与检查之苦。
6.CHAID的预剪枝基本参数：1.决策树最大深度：如果决策树的层数已经达到指定深度，则停止生长。
2.树中父节点和子节点所包含的最少样本量或比例：对父节点是指，如果节点的样本量已低于最少样本量或比例，则不再分组；对于子节点是指，如果分组后生成的子节点中的样本量低于最小样本或比例，则不必进行分组。
3.当输入变量与输出变量的相关性小于一个指定值，则不必进行分组。
7.CHAID模块的优点：-不像CART和QUEST模块，CHAID可产生多分枝的决策树-目标变量可以定距或定类的-从统计显著性角度确定分支变量和分隔值，进而优化树的分枝过程-CHAID是建立在因果关系的探讨中的，依据目标变量实现对输入变量众多水平的划分例：心脏数据综合诊断数据现有数据OVERALL_DIAGNOSIS（综合诊断）本案例是一个医学心脏病综合诊断报告案例，目的通过已知的22个变量F1~F22来预测每个病人是否正常。
0-正常，1-异常卡方检验：（1）零假设H：心脏病检验结果与F13变量无关。
（F13变量对输出变量无影响）0卡方值越大，说明两者有关系可能性越大。
（2）确定自由度：（行数-1）*（列数-1）=1选择显著水平α=0.05，对应的卡方值K为3.841（3）卡方值=2-=37.35>10.828>3.481 (48*12587*7)*267/(55*212*135*132)拒绝原假设。
故心脏病检验结果与F13有关。
(卡方值为37.35时，对应的P值已趋于0，即“心脏病检验结果与F13有关”成立的概率趋于1-0=100%)建立CHAID模型-在“建模”中选择CHAID节点，将其加入数据流中“TYPE”节点-“Range”范围：用来描述数值，如0-100或0.75-1.25范围。
一个范围值可以是一个整数，实数，日期/时间。
-“Discrete”离散：用于不同的字符串数值的确切数目是未知的。
这是一个未初始化的数据类型，即对数据的存储和使用的所有可能的信息尚不清楚。
一旦数据被读取，类型标志，集，或无类型的，取决于最大集大小属性对话框中指定的流。
-“Flag”标志：用于具有两个不同值的数据，如Yes和No或1和2的数据。
可能是文本，整数，实数，日期/时间数据。
注：日期/时间是指三种类型的存储时间，日期或时间戳-“Set”集：用来描述具有多个不同的值的数据，每个被视为一个集的成员，如小型/中型/大型数据。
在这个版本的Clementine ，一套可以有任何存储数值---字符串或日期/时间。
请注意，设置类型设置不会自动改变字符串的值。
-“Ordered Set ”有序集合：用来描述具有多个不同的值的数据，有一种内在的秩序。
例如，工资类别或满意度排名可以分为一组有序。
有序集的顺序是指通过其元素的自然排序顺序。
例如， 1 ，3，5 ，是一组整数的默认排序顺序，而高，低，师范大学（升序按字母顺序排列）是一组字符串的顺序。
有序的集合类型，可让您定义一组有序数据的可视化，建立模型（C5.0, C&R Tree, TwoStep），并扩展到其他应用程序，如SPSS ，承认有序数据作为一个独特的类型。
此外，任何存储类型（真实的，整数，字符串，日期，时间，等等）的领域都可以被定义为一个有序的集合。
-“Typeless”无类型：用于数据不符合任何上述类型的集合类型或包含太多值的集合类型。
它是有用于一个集合包含太多值（如帐号）。
CHAID“字段”选项目标。
对于需要一个或多个目标字段的模型，请选择目标字段。
此操作与在类型节点中将字段的方向设置为输出类似。
输入。
选择输入字段。
此操作与在类型节点中将字段的方向设置为输入类似。
分区字段。
该字段允许使用指定字段将数据分割为几个不同的样本，分别用于模型构建过程中的训练、检验和验证阶段。
通过用某个样本生成模型并用另一个样本对模型进行检验，可以预判出此模型对类似于当前数据的大型数据集的拟合优劣。
如果已使用类型或分区节点定义了多个分区字段，则必须在每个用于分区的建模节点的“字段”选项卡中选择一个分区字段。
（如果仅有一个分区字段，则将在启用分区后自动引入此字段。
）同时请注意，要在分析时应用选定分区，同样必须启用节点“模型选项”选项卡中的分区功能。
（取消此选项，则可以在不更改字段设置的条件下禁用分区功能。
）使用频数字段。
此选项允许选择某个字段作为频数权重。
如果训练数据中的每条记录代表多个单元（例如，正在使用聚合的数据），则可采用此项。
字段值应为代表每条记录的单元数。
使用加权字段。
此选项允许选择某个字段作为案例权重。
案例权重将作为对输出字段各个水平上方差的差异的一种考量。
CHAID“模型”选项剪枝：参数1-模型名称指定要产生模型的名称-使用分区数据若用户定义了此选项，则模型会选择训练集作为建模数据集，并利用测试集对模型评价。
利用训练集建立模型，用测试集剪枝。
-方法该节点提供了CHAID和Exhaustive CHAID两种方法，后者会花更多时间，但会得到更为可靠的结果Exhaustive CHAID算法是CHAID的改进算法。
它的改进主要集中在如何避免自由度的影响上。
在选择最佳分组变量时采用了“将分组进行到底“的策略。
也就是说，仍然保留输入变量预处理的结果，并将各分组作为决策树的各分枝。
但在计算检验统计量的概率P值时，将继续合并输入变量的分组，直到最终形成两个组或两个“超类”为止，进而确保所有输入变量的检验统计量的自由度都相同。
最后，再比较概率P值，取概率P值最小的输入变量为当前最佳分组变量。
-模式生成模型：计算机直接给出最终模型，自动建立和剪枝决策树。
启动交互回话：可以逐层建立，修改和删除节点。
若同时勾选“使用树指令”，则可以指定任意层节点的分割方式或字节点数，所做设定也可以保存，以供下次建树使用。
-最大树状图深度：用户可以自定义CHAID树的最大层数，避免过度拟合问题。
（完整的决策树能够准确反映训练样本集中数据的特征，但可能因其失去一般代表性而无法用于对新数据的分类预测，这种现象称为“过度拟合”现象）CHAID“专家”选项-模式该节点提供简单和专家模式-Alpha 用于合并：指定合并的显著水平。
若要避免合并，该值应设为1。
该选项对于Exhaustive CHAID 无效。
默认值为0.05，表示当P 值>0.05时，认为输入变量目前的分组水平对输出变量取值没有显著影响，可以合并；否则不能合并。
（该值越大，合并的可能性越不容易，树就会越庞大）-Alpha 用于分割：设定分割标准。