分类预测-决策树方法
决策树分析方法
根据建立的决策树模型进行分类或预测，并 对结果进行解释，以帮助决策者理解模型并 应用于实际问题的解决。
03
决策树分析方法的应用
决策树在分类问题中的应用
适用场景
决策树广泛应用于分类问题中，如客户细分、信用评分、疾病诊断等。
实例
在客户细分场景中，决策树可以通过对客户属性进行划分，将客户群体划分 为不同层次，针对不同层次客户制定不同的营销策略，提高营销效果。
06
决策树分析方法案例分享
信用卡违约的预测
总结词
采用决策树分析方法对信用卡违约进行预 测，帮助银行识别高风险客户并采取措施 降低坏账率。
VS
详细描述
通过收集大量信用卡用户的历史数据，利 用决策树算法，构建一个能够准确预测违 约风险的模型。该模型可以根据客户年龄 、性别、收入、信用评分等多个因素，对 客户进行细分，并针对每个细分群体制定 相应的风险控制策略，以最大程度地减少 银行的损失。
外部评估
使用测试数据集进行评估，如误差率、基尼系 数、准确率、召回率等。
3
时间序列评估
使用时间序列数据集进行评估，如滚动预测误 差等。
05
决策树分析方法的局限性和未来发展
决策树分析方法的局限性
对数据质量和特征选择敏感
决策树算法对数据质量和特征选择 非常敏感，不同特征可能对结果产 生不同的影响。
决策树分析方法ppt
在搜索到的叶子节点或无法继续分 裂的节点处，根据该节点处所代表 的类别来输出预测结果。
03
决策树分析的算法
ID3算法
ID3算法原理
基于信息增益的贪心策略，通过计算各个属性的信息增益， 选择信息增益最大的属性进行分支划分。
ID3算法步骤
划分数据集、计算各个属性的信息增益、选择信息增益最大 的属性、生成决策节点、递归生成决策树。
特点
03
04
05
可视化：决策树以图形 化的方式呈现决策过程 ，有助于理解和解释。
结构清晰：决策树结构 简洁明了，每个节点都 代表一个决策或行动。
逻辑性强：决策树分析 遵循严格的逻辑推理过 程，使决策更加科学合 理。
决策树分析的适用场景
风险分析
决策树可以用于评估潜在风险 和不确定性，提供风险管理策
略。
决策树与k-近邻法的比较
总结词：相似之处、应用场景、性能差异
决策树和k-近邻法都是基于实例的学习算法，可 以很好地处理非线性分类问题。
k-近邻法是一种基于实例的学习算法，通过计算 待分类项与其他项之间的距离来进行分类。
k-近邻法在处理大规模数据集时效率较低，因为 需要对每个待分类项计算距离。相比之下，决策 树在处理大规模数据集时表现更好，因为可以将 其进行剪枝来减少计算量。
使用交叉验证
采用交叉验证方法可以有效地避免 过拟合问题，提高决策树算法的泛 化性能。
简述决策树方法的具体步骤。
简述决策树方法的具体步骤。
决策树是一种常用的机器学习算法，其可以通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。决策树方法的具体步骤如下：
1. 数据准备：收集需要进行分类或预测的数据，并进行数据清洗和预处理。这包括数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 特征选择：从数据集中选择最佳的特征作为决策树的根节点。常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
3. 划分数据集：根据选择的特征，将数据集划分为多个子集。每个子集都包含了特征取值相同的样本。这一步骤会将数据集分为多个分支。
4. 递归构建决策树：对每个子集重复上述步骤，选择最佳的特征作为该子集的根节点，并将该子集划分为更小的子集。这一过程会不断递归进行，直到满足停止条件为止。
5. 停止条件：构建决策树的过程中，需要设定一些停止条件，以防止过拟合。常用的停止条件有：决策树的深度达到预定值、节点中的样本数小于阈值、节点中样本的类别完全相同等。
6. 剪枝：决策树的构建可能会过度拟合训练数据，导致泛化能力较弱。为了解决这个问题，可以对决策树进行剪枝。剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方法。预剪枝是在构建决策树时，在每次划分节
点前进行估计，若划分后无显著提升，则停止划分。后剪枝是在构建好决策树后，从底部开始，逐层向上对非叶节点进行剪枝操作。7. 决策树的评估：使用测试数据集来评估决策树的性能。常用的评估指标有准确率、召回率、精确率、F1值等。
8. 决策树的应用：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。将新样本从决策树的根节点开始，依次根据特征的取值选择分支，直到叶节点，即可得到分类或预测结果。
决策树分类方法
决策树分类方法
决策树分类方法是一种常用的机器学习算法，它利用树形结构进行数据分类和预测。决策树由节点和分支组成，每个节点表示一个特征或属性，分支代表属性的取值，叶节点表示分类结果。
决策树分类方法的核心思想是根据训练数据构建一棵决策树，然后利用该决策树对未知数据进行分类。构建决策树的过程是自上而下的递归过程，根据信息增益或基尼指数等准则选择最佳的属性进行划分，直到满足某个终止条件。
决策树分类方法有许多优点。首先，决策树易于理解和解释，生成的模型图形化，可以直观地展示分类过程。其次，决策树能够处理多类别问题，并且对数据的分类有较好的适应性。此外，决策树算法能够处理多种数据类型，包括连续型和离散型数据。
然而，决策树分类方法也存在一些局限性。当数据具有复杂关系时，决策树的分类效果可能不理想。此外，决策树容易过拟合，需要采用剪枝等方法进行优化。同时，决策树很难处理缺失值，在数据中存在缺失值时，决策树的分类结果可能不准确。
应用决策树分类方法时，需要注意一些关键点。首先，选择合适的属性选择准则，如信息增益、基尼指数等，可以根据具体问题进行选择。其次，决策树的构建和修剪过程要注意防止过拟合，可以通过交叉验证等方法进行评估和优化。同时，对于数据中的缺失值，可以采用填补或删除的方法进行处理。
在实际应用中，决策树分类方法有广泛的应用场景。比如，在医学领域，可以利用决策树进行疾病诊断和预测。在金融领域，可以使用决策树分类方法进行信用评级和风险评估。在市场营销领域，决策树可以用于客户分类和推荐系统等。
总之，决策树分类方法是一种常用的机器学习算法，具有易于理解和解释的优点。然而，其分类效果受数据复杂性和过拟合等因素影响，需要进行合适的优化和
基于决策树算法的数据分类与预测方法
基于决策树算法的数据分类与预测方法
在现代社会中，数据成为了一种重要的资源。无论是在企业领
域还是在科学研究领域，数据都是必不可少的。然而，数据的价
值并不仅仅在于其数量的多少，更重要的是如何从数据中提取出
有价值的信息。数据分类与预测方法是实现这一目标的一种常用
技术。
决策树算法是一种常用的数据分类与预测方法。决策树算法是
基于树形结构的分类器，可以通过对训练数据建立决策树模型，
实现对新数据的分类和预测。
决策树模型是一个树形结构，它由一个根节点、若干个中间节
点和若干个叶节点组成。每个中间节点表示一个属性特征，每个
叶节点表示一个类别标记。建立决策树模型的过程就是通过属性
特征对数据进行递归分类的过程。
决策树算法的核心在于如何选择最佳的属性特征作为分类依据。一般而言，采用信息增益或者基尼指数作为属性特征选择的标准。信息增益是以熵为基础的算法，它可以度量数据集的混乱程度，
属性特征选择的目标就是减少混乱程度，提高数据集的纯度。基
尼指数是以基尼不纯度为基础的算法，同样可以度量数据集的不
纯度，属性特征选择的目标也是减少不纯度，提高数据集的纯度。
决策树算法有许多的优点。首先，决策树模型易于理解和解释。决策树模型可以直观地展示数据的分类过程，有助于我们理解分
类的原理。其次，决策树算法具有良好的可扩展性和可调节性。
通过选择不同的属性特征，可以得到不同的决策树模型，满足不
同应用场景的需求。最后，决策树算法可以处理多分类任务。
然而，决策树算法还存在一些缺点。首先，决策树算法对噪声
和异常值比较敏感。当数据集中存在噪声或者异常值时，会影响
使用决策树的预测建模
使用决策树的预测建模
决策树是一种常用的预测建模方法，它通过对数据集进行分类和回归
分析，生成一颗树形结构。每个内部节点代表一个属性判断，每个分支代
表属性的取值，每个叶子节点代表一个预测结果。
决策树的预测建模过程可以分为三个主要步骤：特征选择、树的构建
和剪枝。
首先，特征选择是决策树构建的第一步。特征选择的目标是从待选择
的特征中找到一个最优的特征来进行决策树的分裂。特征选择的方法有很多，其中最常用的是信息增益和基尼指数。信息增益是根据信息论的概念
来进行特征选择的，它衡量了使用一些特征来进行分裂后的数据集纯度的
变化。基尼指数是根据统计学的概念来进行特征选择的，它衡量了使用一
些特征来进行分裂后数据集上的不确定性。
特征选择完成后，接下来是树的构建过程。树的构建过程是递归进行的，从根节点开始进行分裂，每次选择一个最优的特征来进行分裂，直到
满足停止条件为止。树的构建可以使用深度优先或广度优先的方法进行。
在树的构建过程中，如果一些叶子节点中的样本全部属于同一类别，
或者样本的纯度超过一些阈值，则停止分裂，将该节点标记为叶子节点。
另外，如果没有可选择的特征来进行分裂，也需要停止分裂。
最后，树的构建完成后，可能会出现过拟合问题。为了避免过拟合，
需要进行剪枝操作。剪枝是通过减少树的复杂度来提高模型的泛化性能。
常见的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。预剪枝是在树的构建过程中进行剪枝，通过设置停止分裂的条件来防止过拟合。后剪枝是在树的构建完成后进行
剪枝，通过对整棵树进行修剪来优化模型。
决策树的预测建模具有一些优点和缺点。优点是模型具有可解释性和易于理解，同时适用于各种类型的数据。缺点是决策树容易产生过拟合，并且对数据的噪声和异常值比较敏感。
如何使用决策树算法进行分类
如何使用决策树算法进行分类
决策树算法是一种常用的机器学习算法，被广泛用于分类问题。它通过将数据
集划分为不同的子集，基于特征的不同取值进行决策，并最终生成一棵树结构来实现分类。在本文中，我们将探讨如何使用决策树算法进行分类。
首先，我们需要了解决策树算法的工作原理。决策树以树的形式表示，由根节点、内部节点和叶节点组成。根节点表示最重要的特征，内部节点表示其他重要特征，而叶节点表示最终分类结果。决策树的构建过程通过递归地选择最佳特征对数据进行划分，直到满足停止条件。
以下是使用决策树算法进行分类的步骤：
1. 数据预处理：首先，我们需要对数据进行预处理。这包括处理缺失值、异常
值和重复值，以及对连续特征进行离散化等。预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，能够提高模型的准确性和鲁棒性。
2. 特征选择：选择合适的特征对分类结果有至关重要的影响。可以使用相关性
分析、信息增益等指标来评估特征的重要性。选择具有较高信息增益或相关性的特征作为决策树的划分依据。
3. 决策树构建：决策树的构建是递归进行的过程。从根节点开始，根据选定的
特征将数据集划分成不同的子集。可以使用多种划分准则，如基尼指数和信息增益等。重复此过程，直到满足停止条件。
4. 停止条件：决策树构建的停止条件是根据实际需求进行定义的。可以根据树
的深度、节点的样本数或其他指标来进行判断。过拟合是常见的问题，所以需要合理设置停止条件以避免过拟合。
5. 决策树剪枝：决策树构建完成后，可能出现过拟合的情况。剪枝是通过裁剪
决策树的一些子树来减少过拟合。剪枝可以通过预剪枝或后剪枝来实现。预剪枝是在构建树的过程中进行剪枝，而后剪枝是在构建完成后再进行剪枝。
简述决策树算法的原理
简述决策树算法的原理
决策树算法是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。决策树算法的原理是根据已知数据集的特征和分类结果，构建一颗树形结构，通过对待分类样本进行特征比较和分类判断，实现对新样本的分类预测。
决策树算法的基本原理是根据信息熵和信息增益，对数据集进行划分，构建一棵树形结构。在决策树中，每个节点代表一个特征，每个分支代表这个特征的一个取值，每个叶子节点代表一个分类结果。
信息熵是度量信息不确定性的一种方法，它的值越大，表示信息的不确定性越高。在决策树算法中，我们希望通过划分数据集，让信息熵减少，即让信息不确定性降低，从而提高分类的准确性。信息增益是指在某个特征上划分数据集前后，信息熵的减少量。我们希望选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分标准，从而构建决策树。
决策树算法的具体步骤如下：
1. 选择最优特征作为当前节点的划分标准，计算信息增益。
2. 根据当前节点的划分标准，将数据集分成若干子集。
3. 对每个子集递归地执行步骤1和步骤2，直到满足停止条件。
4. 构建决策树，将每个节点的划分标准和子节点保存在树中。
5. 对新样本进行分类预测，从根节点开始，根据特征比较和分类判断，沿着树的分支走到叶子节点，得到预测结果。
决策树算法的优缺点：
决策树算法的优点是简单、易于理解和实现，可以处理多分类和
非线性分类问题，对缺失数据和噪声数据具有一定的容错能力。此外，决策树算法还可以通过剪枝和随机森林等方法，提高分类的准确性和泛化能力。
决策树算法的缺点是容易过拟合，特别是在处理高维数据时，决策树容易变得复杂，导致泛化能力下降。此外，决策树算法对数据的顺序敏感，对于顺序不同但结果相同的数据，可能会得到不同的决策树。
大数据模型 算法
大数据模型算法
大数据模型算法
导语：随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据成为了一种无法忽视的重要资源。而在大数据分析中，模型算法则是实现数据挖掘和预测分析的关键技术。本文将介绍几种常用的大数据模型算法，并探讨它们在实际应用中的价值和局限性。
一、K-means算法
K-means算法是一种常用的聚类分析算法，它通过将数据集划分为K个簇来实现数据的分类和分组。该算法的核心思想是通过计算数据点和簇中心点之间的距离来确定数据点的归属，从而实现聚类分析。K-means算法具有简单、高效的优点，适用于大规模数据的处理。然而，K-means算法对初始簇中心点的选择非常敏感，且对数据的分布和维度有一定的限制。
二、决策树算法
决策树算法是一种常用的分类和回归分析算法，它通过构建一棵树形结构来实现数据的分类和预测。决策树算法的优势在于直观、易于解释和理解，且可以处理具有高度非线性关系的数据。然而，决策树算法容易过拟合，对于大规模数据的处理效率较低。
三、朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种常用的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设来实现数据的分类。朴素贝叶斯算法具有简单、高效的特点，尤其适用于文本分类和垃圾邮件过滤等应用场景。然而，朴素贝叶斯算法忽略了特征之间的相关性，对于关联较强的数据处理效果较差。
四、支持向量机算法
支持向量机算法是一种常用的分类和回归分析算法，它通过构建一个超平面来实现数据的分类和预测。支持向量机算法具有良好的泛化性能和鲁棒性，适用于处理高维数据和非线性关系。然而，支持向量机算法对于大规模数据的处理效率较低，且对参数的选择较为敏感。
数学建模决策树分类模型
数学建模决策树分类模型
数学建模决策树分类模型
一、什么是决策树分类模型
决策树分类模型是一种基于分类学习（classification）的监督学习模型，用于根据特征对数据进行分类，可以用来预测样本实例属于某一特定的类别。它本质上是一颗树状结构，它表示每个属性节点上的决策，以及样本空间中每个实例所处的分类结果。
二、决策树分类模型的应用
决策树分类模型应用于分类问题，包括自然语言处理、机器学习、信息检索、医学诊断、营销分析等领域。例如，在文本分类领域，可以使用决策树模型来划分文本内容，例如将文本内容划分为有效内容和无效内容；在营销分析领域，可以使用决策树来划分客户消费行为，例如将消费行为划分为持续消费和一次性消费。
三、决策树分类模型的建模步骤
1、计算特征属性的信息增益：信息增益是衡量一个特征属性信息量的一个度量，通过计算熵的减少量来度量一个特征属性的信息量，在决策树分类模型中，首先要计算数据集的所有特征属性的信息增益，以此来选择最佳的分类特征属性。
- 1 -
树状分类法定义
树状分类法定义
树状分类法（Tree-based classification）是一种基于树结构的数据分类方法。它将数据集划分为多个有序的节点，在每个节点上进行特征选择和划分，最终形成一颗决策树来进行分类。
树状分类法的基本定义包括以下几个要素：
1. 决策树：决策树是树状分类法的主要表现形式，由节点和边组成。每个节点代表一个特征或属性，边代表特征值之间的关系。决策树从根节点开始，沿着边逐步向下划分数据集，直到达到叶节点，叶节点表示一个分类结果或决策。
2. 特征选择：在每个节点上选择最优的特征用于划分数据集。常用的特征选择方法有信息增益、基尼系数等，目标是找到能够最大程度地提供分类信息的特征。
3. 划分准则：根据特征选择确定划分数据集的准则。常见的划分准则有二分法、多分法等，用于将数据集划分为子集。
4. 剪枝：由于决策树可能过于复杂而产生过拟合，需要对决策树进行剪枝操作。剪枝可以通过合并相似的叶节点或去掉冗余的节点来减少决策树的复杂度。
5. 预测：利用已构建的决策树对新的数据进行分类预测。根据新数据的特征值，沿着决策树的路径逐步进行判断，最终到达叶节点得到预测的分类结果。
树状分类法具有易于理解和解释的特点，可以处理多类别和高维数据，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。
用于分类的决策树（DecisionTree）-ID3C4.5
⽤于分类的决策树（DecisionTree）-ID3C4.5
决策树（Decision Tree）是⼀种基本的分类与回归⽅法（ID3、C4.5和基于 Gini 的 CART 可⽤于分类，CART还可⽤于回归）。决策树在分类过程中,表⽰的是基于特征对实例进⾏划分，将其归到不同的类别。决策树的主要优点是模型可读、易于理解、分类速度快、建模与预测速度快。本⽂主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法。下⾯⾸先对决策树模型进⾏简单介绍。
决策树模型
决策树是由树节点与边组成的，其节点有两种类型，内部节点和叶节点，内部节点表⽰⼀个特征或者属性，叶节点代表类别，如下如所⽰：
图中可见根节点开始到叶节点的每条路径构建⼀条规则，内部节点的特征对应着规则的条件。整棵树满⾜⼀个重要性质：每⼀个训练数据实例都被⼀条唯⼀的路径覆盖。
决策树的学习算法是做⼀个递归选择最优特征的过程，⽤最优特征对训练数据集进⾏分割，对分割后的两个⼦数据集，选择各⾃⼦数据集的最优特征继续进⾏分割，如果某个⼦数据集已经能够正确分类，则将该节点改为叶节点。否则⼀直递归寻找最优特征知道没有合适特征为⽌。决策树可能对训练数据有很好的分类能⼒，对测试数据却未必，这时可能是由于过度拟合训练数据，⽽降低了其泛化性，可以通过剪枝操作合并过分细分的叶⼦节点，将数据归并到⽗节点来增加其泛化性。所以可以看到决策树⽣成过程对应着局部最优的特征选择，⽽剪枝对应着对模型进⾏全局调优。
对决策树模型有了初步认识之后，接下来将介绍决策树的建模与剪枝过程，这⾥重点介绍 ID3 与 C4.5 ，这两种形式的决策树学习均包括三个步骤：1）特征选择；2）决策树的⽣成；3）减枝。接下来的段落围绕这三部分展开。
决策树模型常用算法
决策树模型常用算法
决策树模型是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，它能够通过对数据进行分类和预测，帮助人们做出更加准确的决策。在实际应用中，决策树模型有多种算法可供选择，下面将介绍其中几种常用的算法。
1. ID3算法
ID3算法是决策树模型中最早被提出的一种算法，它基于信息增益原理来选择最优特征进行划分。具体地说，ID3算法通过计算每个特征对应的信息熵来度量其对分类结果的影响力，然后选择信息熵最小的特征作为当前节点的划分依据。这样递归构建决策树直到所有数据都被正确分类。
2. C4.5算法
C4.5算法是ID3算法的改进版本，在信息增益原理的基础上引入了信息增益比来解决ID3算法存在的缺陷。具体地说，C4.5算法先计算每个特征对应的信息增益比，并选择信息增益比最大的特征作为当前节点的划分依据。此外，C4.5还支持处理连续型属性和缺失值等问题，在实际应用中更加灵活。
3. CART算法
CART算法是Classification and Regression Trees的缩写，它既可
以处理分类问题，也可以处理回归问题。与ID3和C4.5算法不同的是，CART算法采用基尼指数来度量特征对分类结果的影响力，并选择基尼指数最小的特征作为当前节点的划分依据。此外，CART算法还支持剪枝操作来避免过拟合问题。
4. CHAID算法
CHAID算法是Chi-square Automatic Interaction Detection的缩写，它主要用于分类问题，并且能够处理离散型和连续型属性。与前面介
绍的三种算法不同的是，CHAID算法采用卡方检验来度量特征对分类结果的影响力，并选择卡方值最大的特征作为当前节点的划分依据。
决策树分析及SPSS实现
决策树分析及SPSS实现
决策树是一种常用的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。它通过构建一棵由决策节点和叶子节点组成的树型结构来对数据进行分类或预测。本文将介绍决策树分析的基本原理，并演示如何使用SPSS软件进行决策树的实现。
决策树的基本原理是根据数据的特征属性，选择最佳的切分点将数据分割成不同的子集。切分点的选择通常基于最大化信息增益、基尼指数或其他指标。在每个切分点上，根据特征属性的不同取值，决策树生成分支节点，直至叶子节点。叶子节点代表最终的分类结果或预测值。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了丰富的分析工具，包括决策树的实现。以下是在SPSS中实现决策树的步骤：
1.数据准备：将需要进行决策树分析的数据导入SPSS。确保数据的质量和完整性。
2. 创建决策树模型：在SPSS的菜单栏选择“Analyze”->“CART”->“Classification Tree”（或其他类似选项，具体菜单栏位置可能会有所不同）。在弹出的对话框中，选择需要进行决策树分析的变量。
3.设置决策树参数：在对话框中，可以设置决策树的参数，如最大深度、节点分裂的最小样本数等。这些参数的设置将影响决策树的生成和准确性。
4.运行决策树分析：点击“OK”按钮后，SPSS将开始进行决策树分析。该过程可能需要一段时间，具体时间取决于数据集的大小和复杂性。
5.解释和评估决策树结果：分析完成后，SPSS将生成一棵决策树模型，显示每个节点的切分规则、样本数量和分类结果。可以通过查看节点间的连接关系和节点属性，对生成的决策树进行解释和评估。
决策树分类方法
决策树分类方法
决策树是一种常见的用于分类和回归问题的机器学习方法。它通过构建树形结构的规则来进行预测。本文将详细介绍决策树分类方法的原理、算法以及相关应用。
一、决策树分类方法的原理
决策树分类方法遵循以下原理：
1. 特征选择：通过度量特征的信息增益或信息增益比来选择最优的划分特征。信息增益是指通过划分数据集获得的纯度提升，信息增益比则是对信息增益进行修正，避免倾向于选择取值较多的特征。
2. 决策节点：根据选择的特征创建决策节点，并将样本集划分到不同的子节点中。
3. 叶节点：当将样本划分到同一类别或达到预定的划分次数时，创建叶节点并标记为对应的类别。
4. 剪枝：为了避免过拟合，可以通过剪枝操作来简化生成的决策树。
二、决策树分类方法的算法
常见的决策树分类算法包括ID3算法、C4.5算法以及CART
算法。
1. ID3算法：通过计算每个特征的信息增益选择划分特征，将
样本划分到信息增益最大的子节点中。此算法对取值较多的特征有所偏好。
2. C4.5算法：在ID3算法的基础上进行改进，引入了信息增
益比的概念，解决了ID3算法对取值较多的特征的偏好问题。
3. CART算法：通过计算基尼指数选择划分特征，将样本划分
到基尼指数最小的子节点中。此算法适用于分类和回归问题。
三、决策树分类方法的应用
决策树分类方法广泛应用于各个领域，以下是几个常见的应用场景：
1. 信用评估：通过构建决策树模型，根据客户的个人信息和历史数据预测其信用等级，用于信贷风险评估和贷款审批。
2. 疾病诊断：通过决策树模型，根据患者的病症和医学检测结果预测其患有何种疾病，用于辅助医生的诊断决策。
决策树多分类训练预测 python代码 评价-概述说明以及解释
决策树多分类训练预测python代码评价-概述说
明以及解释
1.引言
1.1 概述
概述：决策树是一种常用的机器学习算法，能够根据数据特征构建一个树形结构，用于分类和预测任务。在多分类问题中，决策树可以有效地处理多个类别的情况，对于数据的解释性也很好。本文将介绍如何使用Python编写决策树多分类的训练和预测代码，并对其进行评价和讨论。通过本文的学习，读者可以更深入地了解决策树算法在多分类问题中的应用和优缺点，从而提升自己在机器学习领域的技能和认识。
markdown
1.2 文章结构
本文将分为三个主要部分，分别为引言、正文和结论。具体内容安排如下：
- 引言：介绍本文的背景和意义，概述文章的主要内容和目的，并阐述本文的结构安排。
- 正文：详细讨论决策树多分类训练和预测的过程，介绍相关的Python代码实现，并对代码进行评价。
- 2.1 决策树多分类训练：介绍决策树多分类训练的原理和步骤。
- 2.2 决策树多分类预测：探讨决策树多分类预测的方法和技巧。
- 2.3 Python代码评价：对本文提供的Python代码进行评价，分析其优缺点和应用场景。
- 结论：总结文章的主要内容和观点，展望未来可能的研究方向，并进行结束语的总结。
1.3 目的
本文的主要目的是介绍如何使用决策树进行多分类训练和预测，并使用Python实现相关代码。通过本文的阐述，读者可以了解决策树在多分类问题中的应用场景和基本原理，以及如何使用Python语言实现这一功能。同时，通过对Python代码的评价，读者可以了解代码的质量、效率和可维护性，为实际应用提供参考和指导。
- 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)。
的一个可能值， High
High
Normal
Strong
Weak
决策树代表样本的属性值约束的
合取的析取式
No
Yes
No
Yes
决策树例图的逻辑表达式
决策树代表实例属性值约束的合取的析取式。
从树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取
树本身对应这些合取的析取。
(Outlook=Sunny ∧Humidity=High)
否则开始
AAttributes中分类examples能力最好的属性
root的决策属性A
对于A的每个可能值vi（当前子树，根节点的每一个孩子节点） 在root下加一个新的分支对应测试A=vi 令Examplesvi为Examples中满足A属性值为vi的子集 如果Examplesvi为空 在这个新分支下加一个叶子节点，节点的label=Examples中最普遍的 Target_attribute值
当节点和分支数较多时，显然不合适
3.1 决策树表示法
决策树
通过把样本从根节点排列到某个叶
Outlook
子节点来分类样本
叶子节点即为样本所属的分类
Sunny Overcast
Rain
树上每个节点说明了对样本的某个
属性的测试, 如：湿度
Humidity
Yes Wind
节点的每个后继分支对应于该属性
High
Normal
No
Yes
Strong No
Weak Yes
3.2 决策树学习的适用问题
适用问题的特征
实例由“属性-值”对表示（传统的数据库记录属性） 目标函数具有离散的输出值 可能需要析取的描述 训练数据可以包含错误/训练数据可以包含缺少属性值的实例
问题举例 分类问题
核心任务是把新(旧)样例分派到各可能的离散值对应的类别
GainsR(U,V)=Gains(U,V)/Entropy(V)
是不是再比较剩余的几个信息增益值？
应该怎么办？
注意决策树每个分支上属性间的关系
根节点的左右孩子顺序
全正例、全负例
用于学习布尔函数的ID3算法概要
ID3(Examples, Target_attribute, Attributes)
基于特定属性值比较，放置样本在生成树上 修剪生成树的特定算法
分类预测阶段，判断分类结果
基于逻辑，即通过对输入字段取值的布尔逻辑比较 实现对输出变量的(分类)值的预测
决策树分类算法——基于逻辑
样本数据中既包含输入字段、也包含输出字段 学习阶段，生成决策树模型 分类预测阶段，判断分类结果
IF (Outlook = Sunny)^ (Humidity = Normal) THEN PlayTennis = ?
两步骤求解过程： Training examples:
Day Outlook Temp. Humidity Wind Play Tennis D1 Sunny Hot High Weak No D2 Overcast Hot High Strong Yes
A Decision tree is a tree with branching nodes with a choice between two or more choices.
也可以用来表示算法。
分类预测：决策树表示
决策树学习结果：表示为决策 树形式的 离散值（布尔）函数；
Node,
test attributes
结束
✓ 否则在新分支下加一个子树ID3（ Examplesvi,Target_attribute,Attributes-{A}）
返回root
ID3算法举例
… 继续这个过程，
直到满足以下两个条件中的任一个
所有的属性已经被这条路经包括 与这个节点关联的所有训练样例都具有相同的目标
属性值
Entropy and Information Gain
4. 建立模型之决策树
1. 分类预测的概念 2. 什么是决策树 3. 决策树的核心问题
① 决策树的生长，模型建立 ② 决策树的修剪
4. C5.0算法及其应用实例
信息熵和信息增益 修剪算法
4.1 分类预测概念
目的（通用）
学习模型建立的算法 了解该算法在相应数据挖掘问题中的应用
分类预测的含义 分类预测算法的类型
3.2 决策树方法的适用问题
适用问题的特征 问题举例
根据疾病分类患者/根据起因分类设备故障 根据拖欠支付的可能性分类贷款申请(是否拒绝) 根据人员分类情形更新数据库记录数据创新点？大型稀疏库
分类问题
核心任务是把新(旧)样例分派到各可能的离散值对应的类别
4. C5.0算法
大多数决策树学习算法是一种核心算法的变体
∨(Outlook=Sunny ∧Humidity=Normal)
Outlook
∨(Outlook=Overcast) ∨(Outlook=Rain ∧Wind=Weak)
Sunny Overcast
∨(Outlook=Rain ∧Wind=Strong) Humidity
Yes
Rain Wind
注意：右面的决策树中没有 Temperature （温度）属性；而 Outlook的属性值有三个。
对应的分类
4.1.1 最佳分类属性
信息增益
用来衡量给定的属性区分训练样例的能力，中间（间接） 表示属性
ID3算法在生成 树 的每一步使用信息增益从候选属性中 选择属性
用熵度量样例的均一性
4.1.1 最佳分类属性
信息增益 用熵度量样例的均一性
熵刻画了任意样例集合 S 的纯度 给定包含关于某个目标概念的正反样例的样例集S，那么
Day
Outlook
Temperature
Humidity
Wind
PlayTennis
D1
Sunny
Hot
High
Weak
No
D2
Sunny
Hot
High
Strong
No
D3
Overcast
Hot
High
Weak
Yes
D4
Rain
Mild
High
Weak
Yes
D5
Rain
Cool
Normal
Weak
这个信息增益到底怎么来的？ ✓ 在信息论中信息增益是什么含义？ ➢ 二者存在确定的关系吗？譬如：等价；提示：
不是从Y到X的信息增益 而是从p(x) p(y)到p(x, y)的信息增益 Pattern recognition and machine learning pp:48~58
决策树学习中的假设空间搜索
Branches, values
Root Node, first attribute
Leaf Nodes, discrete values
决策树的表示？
2.1 决策树学习 和分类预测
• 两类问题, 右图
IF (Outlook = Sunny) ^ (Humidity = High) THEN PlayTennis =?
Yes
D6
Rain
Cool
Normal
Strong
No
D7
Overcast
Cool
Normal
Strong
Yes
D8
Sunny
Mild
High
Weak
No
D9
Sunny
Cool
Normal
Weak
Yes
D10
Rain
Mild
Normal
Weak
Yes
D11
Sunny
Mild
Normal
Strong
Yes
采用自顶向下的贪婪搜索 遍历 可能的决策树空间
ID3 Iterative Dichotomiser 3是这种算法的代表, ID3C4.5C5.0
如何安排节点在树中的顺序
树（堆）结构排序，需要树中节点具有相同属性， 比较其属性值大小；而后移动节点
如何定义这个可以在决策树中进行比较的属性？ 换言之，该属性测度如何计算以便于比较？
D12
Overcast
Mild
High
Strong
Yes
D13
Overcast
Hot
Normal
Weak
Yes
D14
Rain
Mild
High
Strong
No
当前样例集合中的最佳分类属性
Gain (S, Temperature)=0.029
Gain (S, Outlook)=0.246
然后呢？
类别值较多的输入变量更容易成为当前最佳
创建树的root节点，整棵树的指针
如果Examples都为正,返回label=+的单节点树root; %原因在例子中说明
如果Examples都为反,返回label=-的单节点树root
如果Attributes为空，那么返回单节点root，label=Examples中最普遍的Target_attribute值
导致的熵的降低百度文库度
G a in (S ,A ) E n tro p y (S ) v V a lu e s(A )S S vE n tro p y (S v)
Gain (S, A)是
在知道属性A的值后可以节省的二进制位数 例子，注意是对当前样例集合计算上式
PlayTennis的14个训练样例
回归决策树
聚类、分类和模式识别
聚类
子集划分，把一个集合分割为无交集的子集；
模式分类
标识出样本归属的子集（标签）
模式识别
标识出样本对应的个体（样例）本身，或标识出 样本所属子集本身（如考古、物种鉴别等）
【注】样本，只需是个体或集合的特征表示
从二分类问题开始
很多问题可以归结为
1. 上课、习题，以及考试都不是目的，只是为一个 结果：及格？通过？优秀
基于树型结构的排序算法
树中节点的位置的确定和调整是通过对每一个 节点中某个特定域的属性值排序决定，
通常，树中节点都具有该属性
二叉排序树 堆排序
如果树中节点没有现成的公共属性，无法据以 比较节点以安排其在生成树中位置，怎么办？
2. 什么是决策树
决策树来自决策论, 由多个 决策分支和可能的结果 （包括资源成本和风险） 组成，用来创建到达目标 的规划；
4.1 ID3算法
算法思想：如何安排节点在树中的顺序
自顶向下构造决策树 从“哪一个属性将在树的根节点被测试”开始？ ✓ 使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类
训练样例的能力
ID3的算法执行过程
① 对样例集合S 分类能力最好的属性被选作树的根节点
② 根节点的每个可能值产生一个分支 ③ 训练样例排列到适当的分支 重复上面的过程，直到训练样例被安排到适当的叶子上确定
S 相对这个布尔型分类（函数）的熵为
信息论中对熵的一种解释：熵确定了要编码集合S中任意
成员的分类所需要的最少二进制位数；熵值越大，需要的 位数越多。
更一般地，如果目标属性具有c个不同的值，那么 S 相对
于c个状态的分类的熵定义为
4.1.1 最佳分类属性（2）
用信息增益度量熵的降低程度
属性A 的信息增益，使用属性A分割样例集合S 而
2. 看电影：这是好人还是坏人 3. 求职：多项测试之后，决定
喜欢还是不喜欢？满意还是不满意？ 4. 研究方向：Major in or out
– 在上述选择过程中，涉及到多个因素，如何 比较不同因素重要性的差别？
在“虚度的日子”的判别中 最关键的是哪一个因素？
睡眠时间：6/7/8/9/10 成功事例数目：1/2/3 开心指数：快乐、忧伤、愤怒、平淡、无聊 人际交往：有成效、封闭 健康指数：生病、恢复、亚健康、正常 学思比数：10：1，3：1，2：1，1：2
观察ID3的搜索空间和搜索策略，认识到这个算法 的优势和不足
基于逻辑，即通过对输入字段取值的布尔逻辑比较 实现对输出变量的(分类)值的预测
每个叶子节点对应一条推理规则，作为对新的数据 对象进行分类预测的依据。
3. 决策树的核心问题
决策树的生成对训练样本进行分组
关键，确定树根节点和分支准则 停止生长时机
决策树的修剪解决过度拟合问题
预先修剪，限值决策树的充分生长，如：限制树的高度 滞后修剪，待决策树充分生长完毕后再进行修剪
1. 归纳推理求得一般性结论（决策树生成学习）
2. 由决策树演绎推理得到新样例对应的结果；
Outlook
Sunny Overcast
Rain
Humidity
Yes
Wind
High
Normal
Strong
Weak
No
Yes
No
Yes
决策树生成算法——有指导学习
样本数据中既包含输入字段、也包含输出字段 学习阶段，生成决策树模型
4.1 分类预测概念
目的（通用） 分类预测的含义
1. 通过对现有数据的学习建立起拟合数据的模型 2. 利用该模型对未来新数据进行分类，具备预测能力
分类预测算法的类型
4.1 分类预测概念
目的（通用） 分类预测的含义 分类预测算法的类型
分析新数据在离散型输出变量上的取值分类决策树 分析新数据在数值型（连续）输出变量上的取值