决策树算法研究及应用概要
人工智能中的决策树算法及其应用
人工智能中的决策树算法及其应用人工智能是当今科技领域的热门话题之一，而在人工智能领域中，决策树算法是一种常见且广泛应用的算法。
决策树算法能够帮助我们处理复杂的决策问题，并且在各行各业都有着重要的应用。
本文将对决策树算法进行介绍，并探讨其在不同领域的应用。
一、决策树算法的原理和特点决策树算法是一种基于树结构的机器学习算法，它通过将决策问题转化为一系列简单的规则，从而进行决策。
决策树由根节点、内部节点和叶节点组成，其中根节点表示决策的开始，内部节点表示决策的中间步骤，叶节点表示最终的决策结果。
决策树算法的特点如下：1. 简单直观：决策树算法能够将复杂的决策问题转化为一系列简单的规则，并以图形化的方式呈现，易于理解和解释。
2. 可处理多种数据类型：决策树算法可以处理连续型数据、离散型数据和混合型数据，具有很强的适应性。
3. 规模可扩展：决策树算法可以处理大规模的数据集，并且可以通过合并和剪枝等方法缩小决策树的规模，减少计算资源的消耗。
4. 对噪声和缺失数据有较强的容忍性：决策树算法在处理噪声和缺失数据方面具有较好的鲁棒性，可以有效地处理这些问题。
二、决策树算法的应用1. 医疗领域决策树算法在医疗领域有着广泛的应用。
通过对病人的症状、体检结果和疾病的关联数据进行分析，决策树算法可以帮助医生进行诊断，并给出相应的治疗建议。
决策树算法能够根据患者不同的特征，判断出患者所患疾病的可能性，辅助医生进行正确的判断和决策。
2. 金融领域决策树算法在金融领域的应用也非常广泛。
例如，银行可以使用决策树算法来评估客户的信用风险，以便做出是否给予贷款的决策；保险公司可以利用决策树算法来评估保单持有人的风险，从而制定相应的保险策略。
决策树算法通过对客户的各种信息进行分析，能够准确地评估风险和预测未来的发展趋势，对金融机构的决策提供重要的参考。
3. 物流领域在物流领域，决策树算法可以帮助企业优化配送路线和调度策略，提高物流效率和降低成本。
决策树的优化算法与应用
决策树的优化算法与应用决策树作为一种常用的机器学习方法，已经在多个领域中得到了广泛的应用。
然而，随着数据量增加和问题复杂度提高，传统的决策树算法在效率和准确性方面面临一些挑战。
为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的决策树优化算法，并将其应用于各个领域中。
本文将对决策树的优化算法进行介绍，并探讨其在实际应用中的效果。
一、决策树算法简介决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，通过对数据的划分和分类来进行预测或分类任务。
决策树的每个节点表示一个属性，每条路径表示一个判定过程，而每个叶子节点表示一个类别或结果。
决策树算法通常包括特征选择、树的构建和剪枝等步骤。
特征选择是构建决策树的重要一步，目的是选择最佳的属性作为划分属性。
常用的特征选择指标有信息增益、信息增益比和基尼系数等。
树的构建过程采用递归地选择最佳属性进行划分，并生成子树。
剪枝是为了防止过拟合，对已生成的树进行裁剪。
二、决策树的优化算法尽管决策树算法在许多领域中表现良好，但在大规模数据和复杂问题上的效果有所下降。
为了优化决策树算法的性能，研究者提出了一系列的优化算法，主要包括随机森林、梯度提升决策树和XGBoost等。
1. 随机森林随机森林是一种基于集成学习的决策树优化算法，它通过构建多棵决策树并将它们集成起来来提高模型性能。
随机森林在特征选择和样本选择上引入了随机性，减少了模型的方差和过拟合的风险。
此外，随机森林还可以用于特征重要性评估和异常值检测等任务。
2. 梯度提升决策树梯度提升决策树是一种将决策树和梯度提升算法相结合的优化算法。
它通过迭代地训练弱分类器并以梯度下降的方式对残差进行拟合，进而提升模型的准确性。
梯度提升决策树在处理回归和分类问题上表现良好，并且具有较好的鲁棒性。
3. XGBoostXGBoost是一种新兴的决策树优化算法，它在梯度提升决策树的基础上进行了进一步的改进和优化。
XGBoost引入了正则化项和代价函数，通过近似优化算法提高了模型的效率。
简述决策树法的原理及应用
简述决策树法的原理及应用1. 决策树法的原理决策树法是一种基本的机器学习算法，它通过构建一个树状模型来解决分类和回归问题。
决策树模型通过对输入数据进行递归划分，使得每个划分子空间内的数据具有相同的类别或回归值，从而能够对未知样本进行预测。
决策树的构建过程可以总结为以下几个步骤：1.特征选择：选择最优的特征来进行划分，以实现最佳的分类或回归效果。
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。
2.树的生长：从根节点开始，根据选择的特征进行划分，生成子节点，然后递归地对子节点执行相同的过程，直到满足终止条件。
3.终止条件：可以通过设置树的最大深度、节点的最小样本数等条件来终止树的生长过程。
4.类别或回归值的确定：当所有的划分过程结束后，树的叶节点上将标记具体的类别或回归值。
决策树的优点包括易于理解和解释、能够处理缺失值和异常值、能够处理混合数据等。
但是，决策树也存在过拟合问题和稳定性较差的缺点，这些问题可以通过剪枝等方法来进行改进。
2. 决策树法的应用决策树法在实际应用中具有广泛的应用场景，包括以下几个方面：2.1 分类问题决策树法可用于解决分类问题，通过训练数据集来构建决策树模型，然后使用该模型来对未知样本进行分类预测。
例如，可以使用决策树方法来预测一个电商网站上的用户是否购买某个产品，或者预测一个病人是否患有某种疾病。
2.2 回归问题除了分类问题，决策树法还可以用于解决回归问题。
在回归问题中，决策树用于预测连续变量的值。
例如，可以使用决策树方法来预测房价、股票价格等连续变量。
2.3 特征选择决策树方法还可以用于特征选择，即确定对于分类或回归问题最重要的特征。
通过分析决策树模型中特征的重要性，可以选择最具有区分度的特征，从而提高预测的准确性。
2.4 数据挖掘决策树法在数据挖掘中被广泛应用。
通过分析大量的数据，决策树方法可以从数据中发现隐藏的模式和关联规则，从而辅助决策和预测。
例如，在市场营销中可以利用决策树方法来挖掘用户的行为模式，优化推荐系统。
决策树算法及其应用
决策树算法及其应用决策树算法是一种基于树形结构的机器学习方法，通过一系列的决策节点和分支来解决分类和回归问题。
它模拟人类在做决策时的思维过程，通过学习训练数据集中的特征和标签之间的关系，构建一棵决策树，从而实现对未知数据的预测和分类。
一、决策树的基本原理决策树算法的基本原理是通过对特征空间的不断划分，将样本分配到不同的类别。
从根节点开始，根据特征的取值不断拆分子节点，直到满足某种终止条件，例如所有样本都属于同一类别，或者没有更多的特征可供划分。
在构建决策树的过程中，需要选择最优的分裂特征和分裂点，这取决于不同的决策树算法。
二、常见的决策树算法1. ID3算法ID3算法是最早提出的决策树算法之一，它使用信息增益作为特征选择的准则。
信息增益是指使用某个特征来划分样本后，目标变量的不确定性减少的程度。
ID3算法适用于离散特征的分类问题，但对于连续特征无法直接处理。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版本，它引入了信息增益比来解决ID3对取值较多特征有偏好的问题，并且支持处理连续特征。
C4.5算法在生成决策树的同时，可以将决策树剪枝，避免过拟合问题。
3. CART算法CART算法是一种既可以用于分类又可以用于回归的决策树算法。
它采用基尼指数作为特征选择的准则，基尼指数是指样本被错误分类的概率。
CART算法可以处理离散特征和连续特征，且生成的决策树是二叉树结构。
三、决策树的应用决策树算法在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 金融行业在金融行业，决策树算法可以用于信用评估、风险预测等方面。
通过分析客户的个人信息和历史数据，可以构建一个决策树模型，用于判断客户的信用等级或者风险等级。
2. 医疗诊断决策树算法可以用于医疗诊断和疾病预测。
通过收集患者的症状、体征等信息，可以构建一个决策树模型，帮助医生判断患者可能患有的疾病，并给出相应的治疗建议。
3. 商品推荐在电商行业，决策树算法可以用于商品推荐。
简述决策树的原理和应用
简述决策树的原理和应用1. 决策树的原理决策树是一种机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。
其原理基于树形结构，通过将数据集按照某种规则分割为不同的子集，逐步构建一个预测模型。
决策树的主要原理包括：1.1 特征选择特征选择是决策树构建过程中的关键步骤。
通过选择最具分类能力的特征作为根节点，将数据集划分成更小的子集。
特征选择的准则可以使用信息增益、基尼指数或方差等指标。
1.2 决策树的构建决策树的构建过程是递归的。
从根节点开始，按照特征选择的规则将数据集划分为不同的子集。
对于每个子集，重复特征选择和划分的过程，直到满足停止条件。
停止条件可以是节点中的样本数量小于某个阈值，或者所有样本属于同一类别。
1.3 决策树的剪枝为了防止过拟合，决策树需要进行剪枝。
剪枝是通过降低模型复杂度来提高泛化能力。
常用的剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。
预剪枝在构建过程中进行剪枝，后剪枝则是在构建完成后进行剪枝。
2. 决策树的应用决策树作为一种直观且易于理解的机器学习算法，在各个领域都有广泛应用。
以下是一些常见的决策树应用场景和应用方式：2.1 金融领域决策树在金融领域中被用于风险评估、信用评分和欺诈检测等方面。
通过构建决策树模型，可以根据用户的个人信息和历史交易数据，预测用户的信用等级或评估交易风险。
2.2 医疗领域决策树在医疗领域中的应用主要包括疾病诊断和治疗方案推荐。
通过将患者的症状和检查结果作为特征，构建决策树模型，可以辅助医生进行疾病的诊断，并给出相应的治疗方案。
2.3 营销领域决策树在营销领域中常被用于客户分群和推荐系统。
通过构建决策树模型，可以根据顾客的个人信息、购买历史和行为特征，将顾客分成不同的群组，并为每个群组提供个性化的产品推荐和营销策略。
2.4 工业控制领域决策树在工业控制领域中被用于故障诊断和系统优化。
通过构建决策树模型，根据传感器数据和设备状态等特征，可以及时检测设备故障，并采取相应的措施进行修复和优化。
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用随着科技的发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，数据被认为是新的石油，而数据挖掘和机器学习则是挖掘数据价值的利器。
决策树分类算法作为一种常用的机器学习算法，因其简单易懂、易于实现等特点，在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将从理论和实践两个方面，对决策树分类算法进行深入研究，并探讨其在电力营销中的应用。
一、决策树分类算法的理论基础1.1 决策树的定义与构造决策树是一种监督学习算法，主要用于分类问题。
它通过递归地分割数据集，将数据集划分为不同的子集，从而构建出一个决策树。
决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个判断结果，最后每个叶节点代表一个类别。
1.2 决策树的优点与缺点决策树具有以下优点：(1)易于理解和解释：决策树的结构清晰，可以通过查看决策树来直观地了解数据的分布特点和分类规律。
(2)易于实现和调整：决策树的算法实现相对简单，可以通过调整参数来优化决策树的性能。
(3)适用于大规模数据：决策树可以处理大量的数据，只要内存允许，就可以构建出非常庞大的决策树。
决策树也存在一些缺点：(1)容易过拟合：当训练数据集中的特征数量较多时，决策树可能会过度关注训练数据中的噪声，导致对新数据的泛化能力较差。
(2)不适用于高维数据：当数据集的维度较高时，决策树的性能可能会下降。
(3)需要预先设定特征属性的选择策略：如何选择最佳的特征属性进行分裂是一个复杂的问题，需要根据实际情况进行调整。
二、决策树分类算法在电力营销中的应用2.1 电力需求预测电力需求预测是电力营销的重要环节。
通过对历史用电数据的分析，可以预测未来一段时间内的用电量。
决策树分类算法可以用于构建电力需求预测模型，通过对不同特征属性的综合考虑，实现对用电量的准确预测。
2.2 负荷预测负荷预测是指对未来一段时间内电网负荷的预测。
负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力系统的运行效率。
消费者行为分析中的决策树算法研究
消费者行为分析中的决策树算法研究一、引言消费者行为分析一直是市场营销学中的重要研究领域，其目的是揭示消费者消费行为背后的动因和规律，为企业的市场营销活动提供基础数据和决策支持。
在消费者行为分析中，决策树算法是一种常用的数据挖掘技术，本文将从理论与实践两个方面，探究决策树算法在消费者行为分析中的应用。
二、决策树算法原理决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，其本质是构建一棵树，通过对导致不同决策结果的因素分析，确定决策树节点及其对应的条件，最终将数据样本划分到各个叶节点中。
通俗地讲，决策树算法就像是一个问题的解答者，在不断地向下分支、细节化，直到找到答案为止。
因此，决策树算法具有良好的可解释性、易理解性、易扩展性等优良特性，被广泛应用于数据挖掘和知识发现领域。
三、决策树算法在消费者行为分析中的应用1.利用决策树算法判断消费者购买意愿：利用决策树算法，建立一个决策树模型，判断顾客是有购买意愿还是无购买意愿。
具体要素包括：性别、年龄、职业、频道偏好、搜索历史、行为习惯等。
例如，若性别为女性、年龄在20-30岁之间、职业为白领、频道偏好为文化娱乐、搜索历史含有美容护肤品关键词，那么这些因素就可以作为决策树的节点条件，判断该消费者是否会购买美容护肤品。
2.利用决策树算法进行商品推荐：利用决策树算法建模，为不同消费者推荐不同商品。
具体要素包括：年龄、职业、关注内容、购买历史等。
例如，若某消费者的职业为教师、年龄为40岁以上、关注内容为书籍、购买历史中包含文学类图书，那么推荐该消费者购买当前畅销的一本作家的新书。
3.利用决策树算法进行用户细分：利用决策树算法建模，将不同消费者分为不同的用户类别。
具体要素包括：性别、年龄、工作类型、购物偏好等。
例如，将消费者分为“年轻上班族”、“中年家庭主妇”、“退休老人”等不同的类别。
这种细分可以帮助企业更精准地针对不同类别的消费者制定更加有效的营销策略，从而提高营销效果。
四、决策树算法在消费者行为分析中的优势和局限性1. 优势（1）可解释性好：决策树算法生成的模型，可以通过简单的图示表示出来，易于人们理解和维护；（2）分类效果较好：决策树算法通过构建树形结构，对样本进行分类，可以得到比较准确的分类结果；（3）易于扩展: 由于决策树算法的结构简单、易于理解和扩展，可以通过增加新的节点或者更新节点条件，来提高算法的准确性。
数据挖掘中的决策树算法与应用
数据挖掘中的决策树算法与应用数据挖掘是一种通过发现和提取隐藏在大量数据中的模式和关系的过程。
决策树算法是数据挖掘中常用的一种方法，它通过构建一棵树状结构来进行分类和预测。
本文将介绍决策树算法的原理、应用场景以及其在实际中的应用案例。
一、决策树算法的原理决策树算法是一种基于判断和决策的模型，其原理是通过对数据集进行分割，将数据划分为不同的类别或者预测某个目标变量的值。
决策树的构建过程可以分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
特征选择是决策树算法中的关键步骤，它决定了决策树的质量。
特征选择的目标是找到最能区分不同类别的特征。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比和基尼系数等。
决策树的生成过程是通过递归的方式构建决策树的。
从根节点开始，根据特征的取值将数据集划分为不同的子集，然后对每个子集递归地构建决策树。
直到满足停止条件为止。
决策树的修剪是为了避免过拟合问题。
过拟合是指决策树在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
修剪的目标是通过剪枝操作来减少决策树的复杂度，提高其泛化能力。
二、决策树算法的应用场景决策树算法在数据挖掘中有广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用场景：1. 金融风控：决策树算法可以用于评估贷款申请者的信用风险。
通过分析申请者的个人信息、收入情况等特征，决策树可以判断是否批准该贷款申请。
2. 医疗诊断：决策树算法可以用于辅助医生进行疾病诊断。
通过分析患者的症状、体征等特征，决策树可以给出可能的疾病诊断结果。
3. 市场营销：决策树算法可以用于客户分类和推荐系统。
通过分析客户的购买记录、偏好等特征，决策树可以将客户分为不同的类别，并给出相应的推荐产品。
4. 电商广告投放：决策树算法可以用于确定广告投放的目标人群。
通过分析用户的浏览记录、购买记录等特征，决策树可以预测用户是否对某个广告感兴趣。
三、决策树算法的应用案例1. 银行信用风险评估：一家银行使用决策树算法来评估贷款申请者的信用风险。
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决策树算法研究及应用∗王桂芹黄道华东理工大学实验十五楼206室摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。
决策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。
本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。
关键词:决策树算法分类应用Study and Application in Decision Tree AlgorithmWANG Guiqin HUANG DaoCollege of Information Science and Engineering, East China University of Science and TechnologyAbstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application1 引言决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展到ID3方法而为高潮,最后又演化为能处理连续属性的C4.5,有名的决策树方法还有CART和Assistant,Sliq、Sprint等等[2]。
最初利用信息论中信息增益方法寻找数据库中具有最大信息量的字段,作决策树的一个结点字段的某些值作门限建立树的分支;在分支下建立下层结点和子分支,生成一棵决策树。
再剪枝,优化,然后把决策树转化为规则,利用这些规则可以对新事例进行分类。
作者介绍:王桂芹,女,汉族,1983年5月生于山东省嘉祥县,2005年本科毕业于太原理工大学自动化系,现就读于华东理工大学信息科学与工程学院,攻读硕士学位,研究方向为数据挖掘;黄道,男,汉族,华东理工大学信息科学与工程学院博士生导师、教授。
2 算法分类2.1 ID3算法Quinlan提出的ID3算法是决策树算法的代表,具有描述简单、分类速度快的优点,适合于大规模数据的处理,绝大数决策树算法都是在它的基础上加以改进而实现的.它采用分治策略,通过选择窗口来形成决策树,是利用信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段建立决策树的一个节点,再根据该属性字段的不同取值建立树的分枝;在每个分枝子集中重复建立树的下层节点和分枝过程。
ID3算法的基础理论清晰,使得算法较简单,学习能力较强,且构造的决策树平均深度较小,分类速度较快,特别适合处理大规模的学习问题。
ID3算法采用信息增益最为单一属性的度量,试图减少树的平均深度,忽略了叶子数目的研究,主要存在的问题有[1]:(1ID3算法注意力集中在特征的选择上,且偏向于选择特征值数目较多的特征,而特征值数目较多的特征却不总是最优的特征,这样不太合理;(2用互信息作为特征选择量上存在一个假设,即训练例子集中的正、反例的比例应该与实际问题领域里正、反例的比例相同。
一般情况下,不能保证相同,这样计算训练集的互信息就存在偏差;(3ID3对噪声较为敏感,训练集中正例与反例的比例很难控制;(4学习简单的逻辑表达能力差;(5当训练集增加时,ID3的决策树会随之变化。
这对渐进学习是不方便的;(6ID3在建树时,每个节点仅含一个特征,特征之间的相关性强调不够。
ID3算法适用于数量较大的决策判断系统和大型的数据库系统。
在这些系统中,其优势将会得到更好的体现。
ID3引入后不久,Schlimmer和Fisher在ID3的基础上构造了ID4算法,允许递增式地构造决策树。
1988年,Utgoff也提出ID5算法,它允许通过修改决策树来增加新的训练实例,而无需重建决策树。
以ID3为代表构造决策树的算法把研究重点放在属性的选择上,这一研究方式受到了许多有关学者的关注与怀疑。
针对这一情况,人们都在此基础上提出了自己的改进思想。
洪家荣等从事例学习最优化的角度分析了决策树归纳学习的优化原则,提出了一种新的基于概率的决策树构造算法PID[7]。
PID在决策树的规模和精度方面优于ID3,但是在训练速度和测试速度上比ID3慢,并且PID决策树上的某些属性可能重复使用。
针对ID3算法选择属性较多的属性这一缺点,针对ID3算法的不足,刘小虎等提出的MID3算法是对ID3算法的优化[1][8]。
MID3算法改进了选择新属性的启发式函数,能取得比ID3更好的分类效果。
当选择一个新属性时,MID3算法不仅考虑该属性带来的信息增益,而且考虑选择该属性后继的属性带来的信息增益,即同时考虑树的两层节点,从而弥补了ID3算法的不足。
而曲开社等人就Quinlan的ID3算法中信息熵标准有倾向于取值较多的属性的缺陷,在计算信息熵时引入了用户兴趣度,改进了ID3算法,使决策树减少了对取值较多的属性的依赖性[9]。
同样,王静红和李笔为了克服ID3算法偏向于选择取值多的,但在实际问题中对分类意义并不大的属性作为测试属性的缺点,引入了选取优值法的概念来对ID3算法进行改进[10][11]。
此外,对于Quinlan的ID3算法中采用的信息增益并非最优启发式这一缺点,吴艳艳提出了将决策树的基本建树思想ID3算法与对象决策属性化简的粗集理论相结合的一种新型的决策树建树方法,该方法的提出使数据挖掘的效果更简单、更容易理解。
以徐爱琴为代表的学者提出了基于神经网络的分类决策树构造[6],该方法通过神经网络训练建立各属性与分类结果之间的关系,进而通过提取各属性与分类结果之间的导数关系来建立分类决策树,同时为了提高神经网络所隐含关系的提取效果,提出了关系强化约束的概念并建立了具体的模型,并通过经验证明了算法的有效性。
2.2 C4.5算法在ID3算法的基础上,J.R.Quinlan于1993年在其“Programs for Machine Learning”一书中,对ID3算法进行了补充和改进,提出了又一流行的C4.5算法。
C4.5算法继承了ID3全部优点,且克服了ID3在应用中的不足,主要体现在以下几方面[2]:(1用信息增益率来选择属性,克服了ID3用信息增益选择属性时偏向于选择取值多的属性的不足;(2在树构造过程中或者构造完成之后,使用不同的修剪技术以避免树的不平衡;(3能够完成对连续属性的离散化处理;(4能够对不完整数据进行处理;(5K次迭代交叉验证;(6C4.5采用的知识表示形式为决策树,并能最终可以形成产生规则。
此外,C4.5算法可通过使用不同的修剪技术以避免树的不平衡。
即通过剪枝操作删除部分节点和子树以避免“过度适合”,以此消除训练集中的异常和噪声。
①C4.5算法代表着基于决策树的方法的里程碑。
但是,C4.5算法同样存在不足:C4.5算法采用分而治之的策略所得到决策树不一定是最优的;②采用一边构造决策树,一边进行评价的方法,使决策树的结构调整、性能改善比较困难;③仅考虑决策树的错误率,未考虑树的节点、深度,而树的结点个数代表了树的规模,树的平均深度对应着决策树的预测速度;④对属性值分组时逐个探索,没有一种使用启发式搜索的机制,分组效率较低[1]; Quinlan⑤经典的展示C4.5算法结果的方法,是将结果树逆时针旋转90度。
以文本形式输出,很不直观[3]。
C4.5算法特别适用于挖掘数据量多,且对效率和性能要求高的场合。
C5.0算法是C4.5的商业改进版,它利用boosting技术把多个决策树合并到一个分类器,使得在大数据量情况下,效率和生成规则的数量与正确性都有显著的提高。
2.3 IBLE算法国内于90年代初,研究出基于信道容量的IBLE(Information-Based Learning from Ex-ample算法。
,较之ID3每次只选一个特征作为决策树的结点的方法,IBLE 算法选一组重要特征建立规则,更有效地正确判别,克服了ID3依赖正反例比例的缺点[4]。
IBLE算法的基本思想是利用信道容量,寻找数据集中信息量从大到小的多个字段,并由这些字段取值来建立决策规则树的一个结点。
根据该结点中指定字段取值的权值之和与两个阈值比较,建立左、中、右三个分枝。
在各分枝子集中重复建树结点和分枝过程,这样就建立了决策规则树。
IBLE算法的优点在于它不依赖类别先验概率,特征间为强相关,具有直观的知识表,获得的知识与专家知识在表示和内容上有较高的一致性。
因此,IBLE 算法特别适合于处理大规模的学习问题,其形成系统可作专家系统的知识获取工具[5]。
2.4 SPRINT 算法为了减少需要驻留于内存的数据量。
提出了SPRINT 算法,进一步改进了决策树算法实现时的数据结构,去掉在SLIQ 中需要驻留在内存的类别列表。
将它的类别列合并到每个属性列表中。
其优点是:在寻找每个结点的最优分裂标准时变得相对简单一些:其缺点是:对非裂属性的属性列表进行分裂变得很困难。
解决的办法是对分裂属性进行分裂时用哈希表记录下每个记录属于哪个孩子结点,若内存能够容纳下整个哈希表,其它属性列表的分裂只需参照该哈希表即可。
2.5 SLIQ 算法SLIQ 算法是IBM Almaden Research Center 于1996年提出的一种高速可伸缩的数据挖掘分类算法.它通过“预排序技术”和“广度优先技术”,着重解决当训练集数据量巨大,无法全部放人内存时,如何高速准确地生成更快的,更小的决策树[6]。
此外,SLIQ 采用的是Gini 分割系数的方法,不限制训练数据属性的数量,能同时处理离散字段和连续字段。
对数据集包含n 个类的数据集S ,Gini(S定义为:21(1nj j Gini S P ==−∑,j P 是S 中第j 类数据的频率。
Gini 越小,Information Gain 越大,如果集合S 分成两部分,1N 和2N ,那么这个分割的Gini 就是:12((1(2sp lit N N G in i t g in i S g in i S N N=+ 区别于一般的决策树,SLIQ 采用二分查找树结构,对于每个节点都需要先计算最佳方案,然后执行分裂。