决策树原理与应用：C5.0
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。
机器学习中的决策树算法原理及应用
机器学习中的决策树算法原理及应用随着大数据时代的来临，机器学习作为一种重要的技术手段被越来越广泛地应用在各个领域，如自然语言处理、图像识别、数据挖掘等。
而在机器学习算法中，决策树算法是一种简单而又有效的分类和预测算法，被广泛用于数据挖掘和统计学习中。
本文将介绍决策树算法的原理及应用。
一、决策树算法原理决策树是一种分类模型，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶节点代表一种决策结果。
在决策树算法中，节点的选择是基于最佳分割原则，以最小化表征数据的不纯度为目标。
决策树算法最常用的不纯度度量包括信息熵、基尼系数和分类误差率。
下面详细介绍这些概念。
1.1 信息熵信息熵是度量样本集合纯度的指标，它表示集合的混乱程度，熵值越大则集合的纯度越低。
考虑一个二分类问题，假定样本集合由p个正样本和n个负样本组成，则样本集合的信息熵定义为：$E(x)=-p(x)\log_2p(x)-n(x)\log_2n(x)$其中$p(x)=\frac{p}{p+n},n(x)=\frac{n}{p+n}$信息熵越小，样本集合的纯度越高，表示决策树的分类能力越好。
1.2 基尼系数基尼系数是度量样本集合不纯度的一种指标，它表示从样本集合中随机选取两个样本，并根据它们的类别标签对样本集合进行划分时，集合不纯度的期望值。
基尼系数的定义如下：$Gini(x)=\sum_{k=1}^{|y|}\sum_{k'\neq k}p(k,x)p(k',x)=1-\sum_{k=1}^{|y|}(p(k,x))^2$其中$|y|$是类别的个数，$p(k,x)$是条件概率估计，表示样本属于类别k且属性x成立的概率。
基尼系数的取值范围在0到1之间，基尼系数越小，则样本集合的不纯度越低，表示分类效果越好。
1.3 分类误差率分类误差率是度量样本集合不纯度的一种指标，表示在样本集合中，分类错误的样本占总样本数的比例。
简述决策树法的原理及其应用实例
简述决策树法的原理及其应用实例1. 决策树法的原理决策树法是一种常用的机器学习算法，通过构建树形结构来做出决策。
其原理基于简单的问题和答案，通过有序地提出问题和根据问题的回答进行分支选择的方式来逐步确定结果。
决策树的构建过程主要包括以下几个步骤：1.1 特征选择在构建决策树中，首先需要选择最佳划分特征。
特征选择的目标是要选择能够将样本集合尽可能均匀划分的特征。
常用的特征选择准则有信息增益、信息增益比、基尼系数等。
1.2 决策树的生成决策树的生成过程是递归地构建决策树的过程。
从根节点开始，根据特征选择的结果将样本集合划分为不同子集，然后针对每个子集递归地构建决策树，直到满足终止条件为止。
1.3 决策树的剪枝决策树构建完成后，通常会对决策树进行剪枝处理，以降低过拟合的风险。
剪枝包括预剪枝和后剪枝两种方式，其中预剪枝是在决策树构建过程中判断是否进行已知分支的准备工作，而后剪枝则是在决策树构建完成后对决策树进行修剪。
2. 决策树法的应用实例决策树法可以应用于很多领域，以下是决策树法在几个典型领域中的应用实例：2.1 金融风控决策树法可以用于金融风控中的信用评估。
通过分析客户的个人信息和信用历史等数据，构建决策树模型，从而预测客户的信用风险，并据此判断是否给予贷款。
决策树模型的透明度和较好的解释性使其在金融行业中得到广泛应用。
2.2 医疗诊断决策树法可以用于医疗领域的疾病诊断。
通过分析患者的临床特征、病史等数据，构建决策树模型，从而预测患者的疾病风险，并据此辅助医生进行准确的诊断和治疗。
决策树模型的可解释性和易于理解的特点使得医生和患者都能够更好地理解诊断结果。
2.3 电商推荐决策树法可以用于电商领域的个性化推荐。
通过分析用户的浏览历史、购买习惯等数据，构建决策树模型，根据用户的特征进行个性化的商品推荐，从而提高用户的购物体验和购买率。
决策树模型的可解释性和规则的直观性使得个性化推荐更加符合用户的喜好和需求。
决策树的原理及应用
决策树的原理及应用1. 决策树的原理决策树是一种基于树结构的机器学习算法，它通过对数据集进行划分和属性选择来进行分类或回归分析。
决策树的原理包括以下几个核心概念：•节点：决策树由节点组成，每个节点表示一个属性或特征。
•分支：节点之间通过分支连接，分支表示不同属性值或特征值之间的关系。
•根节点：决策树的根节点是整个决策树的起始点。
•内部节点：除了根节点外，其他的节点称为内部节点。
•叶节点：叶节点是决策树的最终结果，代表分类或回归的结果。
决策树的构建过程是一个递归的过程，通过选择最优的属性进行划分，使得划分后的子集尽量纯净。
具体的构建过程如下：1.选择最优属性：根据某种准则（如信息增益、基尼系数等），选择最优的属性作为根节点；2.划分子集：根据选定的属性，将数据集划分成多个子集，每个子集对应一个属性值或特征值；3.递归构建：对每个子集递归地执行步骤1和步骤2，构建出一颗完整的决策树；4.剪枝处理：从下往上进行剪枝处理，去除一些不必要的节点，以减少过拟合的可能性。
2. 决策树的应用决策树算法在数据挖掘和机器学习领域得到了广泛的应用，常见的应用包括分类和回归分析。
以下是决策树应用的几个典型场景：•银行信用评估：决策树可以根据客户的个人信息和征信记录，判断其是否具备贷款资格；•疾病诊断：决策树可以根据患者的症状和体检指标，预测其是否患有某种疾病；•市场营销：决策树可以根据客户的消费习惯和购买历史，对客户进行分类，以便进行精准营销；•信用卡盗刷检测：决策树可以根据用户的消费行为和交易记录，预测是否存在信用卡盗刷行为；•商品推荐：决策树可以根据用户的购买历史和评价信息，为用户推荐适合的商品。
3. 决策树的优缺点决策树算法具有以下优点：•可解释性强：决策树模型的每个节点代表了一个简单的规则，易于理解和解释。
•适应多种数据类型：决策树可以处理离散型和连续型数据，也可以处理多分类问题和回归问题。
•对异常值不敏感：决策树算法对于异常值不敏感，能够处理含有噪音的数据。
决策树原理和简单例子
决策树原理和简单例子决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
决策树的原理是基于一系列的规则，通过对特征的判断来对样本进行分类或预测。
下面将通过原理和简单例子来介绍决策树。
1. 决策树的原理决策树的构建过程是一个递归的过程，它将样本集合按照特征的不同取值分割成不同的子集，然后对每个子集递归地构建决策树。
构建决策树的过程是通过对特征的选择来确定每个节点的划分条件，使得信息增益或信息增益比最大。
2. 决策树的构建假设有一个分类问题，样本集合包含n个样本，每个样本有m个特征。
决策树的构建过程如下：(1) 若样本集合中的样本都属于同一类别，则构建叶子节点，并将该类别作为叶子节点的类别标签。
(2) 若样本集合中的样本特征为空，或者样本特征在所有样本中取值相同，则构建叶子节点，并将该样本集合中出现次数最多的类别作为叶子节点的类别标签。
(3) 若样本集合中的样本特征不为空且有多个取值，则选择一个特征进行划分。
常用的划分方法有信息增益和信息增益比。
(4) 根据选择的特征的不同取值将样本集合划分成多个子集，对每个子集递归地构建决策树。
(5) 将选择的特征作为当前节点的判断条件，并将该节点加入决策树。
3. 决策树的例子假设有一个二分类问题，样本集合包含10个样本，每个样本有2个特征。
下面是一个简单的例子：样本集合：样本1：特征1=0，特征2=1，类别=1样本2：特征1=1，特征2=1，类别=1样本3：特征1=0，特征2=0，类别=0样本4：特征1=1，特征2=0，类别=0样本5：特征1=1，特征2=1，类别=1样本6：特征1=0，特征2=0，类别=0样本7：特征1=1，特征2=0，类别=0样本8：特征1=0，特征2=1，类别=1样本9：特征1=1，特征2=1，类别=1样本10：特征1=0，特征2=1，类别=1首先计算样本集合的信息熵，假设正样本和负样本的比例都是1:1，信息熵为1。
选择特征1进行划分，计算信息增益：对于特征1=0的样本，正样本有2个，负样本有2个，信息熵为1。
决策树算法详解及应用场景分析
决策树算法详解及应用场景分析随着数据量的不断增大，如何从中发掘出有价值的信息成为各个领域所面临的难题。
此时，决策树算法应运而生。
决策树是一种基于树结构来进行分类和预测的机器学习算法，已被广泛应用于金融、医疗、电子商务、社交网络等领域。
本文将详细介绍决策树算法的原理、优缺点及应用场景等内容。
一、决策树算法原理决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示一个测试属性，每个分支表示这个属性的一个可能的值，每个叶子结点表示一个类或类分布。
该树将数据集划分为多个子集，以递归的方式进行分类，同时每次对数据集进行划分的方法旨在最大限度地减少分类的正误差。
具体步骤如下：1. 从根节点开始，选择一个最优的属性进行测试，将数据集按照该属性的不同取值分成若干个子集。
2. 对于每个子集，重复1过程，直到子集内的数据可以被完美分类或无法继续划分为止，此时生成一个叶子结点，并标记其所属类别。
3. 对新的未知数据进行预测。
将该数据从根节点开始，依次通过测试，遇到叶子结点即为其预测值。
二、决策树算法优缺点（一）优点1. 可以处理各种数据类型，包括离散型和连续型。
2. 可以自动处理数据缺失的情况，并且不会影响算法的效果。
3. 生成的决策树易于理解和解释，可以通过图形化的方式展示在界面上。
4. 对于相对于训练数据的规模而言，决策树生成的速度比较快。
（二）缺点1. 决策树容易出现过拟合的情况，从而导致对新数据的泛化能力不足。
2. 在处理高维度的数据时，效果不如其他算法，容易出现“维数灾难”现象。
3. 在处理连续值型数据时容易出现过于复杂的波浪形状，从而导致难以解释和理解。
三、决策树算法应用场景1. 监督学习场景下的分类问题。
例如：银行可以使用决策树算法将客户分为高风险和低风险，以更好地进行信贷授信。
2. 监督学习场景下的回归问题。
例如：金融业可以使用决策树算法预测股票的价格波动情况。
3. 特征选择。
决策树具有自动选择重要特征的能力，可以用于特征选择、数据降维等方面的应用。
决策树的原理和应用场景
决策树的原理和应用场景1. 决策树的原理决策树是一种常用的机器学习算法，它基于树形结构进行决策的判断。
决策树的原理可以概括为以下几个步骤：•步骤 1：选择最佳的切分属性。
根据训练数据集，计算每个属性的切分点，选择最佳的切分属性作为根节点。
•步骤 2：切分数据集。
根据选择的切分属性，将数据集划分为不同的分支，每个分支对应一个属性值。
•步骤 3：递归构建子树。
对每个分支，继续重复步骤 1 和步骤 2，直到达到终止条件。
•步骤 4：决策树的剪枝。
决策树的过拟合问题是常见的挑战，剪枝是一种常用的策略来处理这个问题。
2. 决策树的应用场景决策树广泛应用于各个领域，包括以下几个方面：2.1 金融行业•风险评估：决策树可以根据用户的贷款记录、资产状况等数据，进行风险评估，帮助银行或其他金融机构决策是否给予贷款。
•欺诈检测：通过分析用户的交易数据，决策树可以快速检测异常交易行为，帮助金融机构及时发现欺诈行为。
2.2 医疗健康•疾病诊断：决策树可以根据患者的症状、化验结果等数据，辅助医生进行疾病诊断，提供治疗建议。
•药物选择：决策树可以根据患者的疾病类型、身体情况等数据，辅助医生选择合适的药物治疗。
2.3 销售与市场•客户分类：决策树可以根据客户的消费行为、购买历史等数据，将客户分为不同的分类，帮助企业制定精准营销策略。
•产品推荐：根据用户的兴趣、购买历史等数据，决策树可以预测用户的喜好，从而推荐适合其的产品或服务。
2.4 电子商务•商品排序：决策树可以根据用户的搜索关键词、历史购买记录等数据，对商品进行排序，提供个性化的搜索结果。
•评论情感分析：通过分析用户对商品的评论内容，决策树可以判断用户的情感倾向，从而帮助商家评估商品的质量。
3. 总结决策树作为一种常用的机器学习算法，具有简单直观、易于解释、能处理多类别问题等优点，因此在各个领域都得到了广泛的应用。
无论是金融行业中的风险评估，还是医疗健康领域的疾病诊断，决策树都能够提供有价值的决策支持。
决策树算法的原理及其分类应用场景
决策树算法的原理及其分类应用场景决策树算法是机器学习中最基础的算法之一。
它模拟人类决策的过程，将复杂的问题划分成多个简单的子问题去解决。
本文将介绍决策树算法的原理及其常见的聚类应用场景。
一、决策树算法的原理决策树算法是一种分类以及回归分析的方法。
它可以处理具有两个或多个决策结果的问题。
决策树算法使用树状图模型表示各种可能的决策以及每种决策的可能结果。
它使用特定的分析方法来建立一棵决策树，可以决定哪个属性在决策一系列有用的问题时是最重要的。
1、特征选择决策树算法的第一步是数据的预处理，包括数据清洗、归一化等，而特征选择是最重要的环节。
特征选择是指从训练数据中选择一个最佳的特征集，以使得决策树建立后能保证最佳的决策准确性和泛化能力。
2、建立决策树在特征选择之后，决策树算法建立一个若干节点的树，节点间通过有向边连接，树的叶子节点表示分类结果。
决策树的建立使用一种自顶向下贪心的策略。
具体来说，从根节点开始，根据某个属性的信息熵，选择最优属性以及对应的属性值，将所有样本分为两部分构建子集，然后递归地对子集构建一个子树。
不断递归直至没有样本或样本均属于同一类别。
3、决策树剪枝为了避免过拟合，通常需要将决策树进行剪枝，即去掉一些不必要的节点或子树。
在剪枝的过程中，可以采用预剪枝和后剪枝两种方式。
预剪枝是在树的构建过程中，根据一定的规则判断是否应该在当前节点继续递归下去，而后剪枝是在树构建完成之后，通过对已有节点以及子树的删除以及合并来达到剪枝的目的。
二、决策树算法的应用场景决策树算法可以处理具有离散变量和连续变量的数据，分类和回归任务都可以使用它来完成。
它在许多领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用场景。
1、医疗诊断在医疗诊断中，决策树算法可以通过患者的症状、生理指标等信息，构建出一颗决策树用于诊断疾病。
决策树中的节点表示各种症状，而叶子节点则表示各种疾病。
2、金融风控在金融风控中，决策树可以通过对客户的信用、资产以及其他信息进行判断，来预测是否会发生违约、逾期等情况。
机器学习中的决策树原理与应用
机器学习中的决策树原理与应用随着科技的不断发展和人工智能技术的快速崛起，机器学习已成为当下最热门的研究领域之一。
在机器学习的众多算法中，决策树算法因为其简单易懂、易于解释、易于实现等特点而备受青睐。
本文将会详细介绍决策树算法的原理和其在各种行业中的应用。
一、什么是决策树算法？决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
决策树的本质是一个由节点和有向边组成的树形结构，其中每个内部节点表示一个属性或特征，每个分支代表该属性或特征的可能取值，每个叶节点代表决策结果。
决策树的构建过程就是不断选择最佳分裂属性的过程，直到得到一个可以判断样本分类的决策树。
一般地，构建决策树的过程分为三个步骤：（1）选择最佳分裂属性：根据某个指标（如信息增益、信息增益比、基尼指数等）来评估各个属性的影响力，选取影响力最大的属性作为本次分裂属性。
（2）划分数据集：根据选取的最佳分裂属性将数据集分成若干子集，使得同一子集内的样本在该属性下的取值相同或相近。
（3）递归构建子树：将分裂后的每个子集递归地应用以上步骤，生成子树。
最终形成的决策树可以用来对新数据进行分类或预测回归值。
二、决策树在金融领域中的应用2.1 信用评估银行或信贷机构在决定是否给客户贷款时，需要进行信用评估，以确保借款人的资信状况得到认真审查。
决策树算法可以通过对已有数据的分析和学习，判断借款人的信用风险等级。
其中主要的特征包括借款人的征信记录、就业情况、收入水平等，通过对这些特征的分析，决策树可以给出一个较为准确的风险评估结果。
2.2 欺诈检测在银行业务中，欺诈是常见的风险，各种欺诈手段不断更迭，常规的欺诈预防方法面临很大挑战。
决策树算法可以通过构建欺诈检测模型，对用户交易进行实时监控。
具体来说，可以通过对每笔交易数据中的用户信息、交易类型、交易金额等数据进行分析，，并将分析结果与历史欺诈数据进行比对来发现异常交易，及时阻止欺诈的发生。
三、决策树在医疗领域中的应用3.1 疾病诊断医学领域的数据量庞大、复杂度高，疾病的诊断需要考虑很多因素。
C5.0决策树之ID3、C4.5、C5.0算法
C5.0决策树之ID3、C4.5、C5.0算法一、起源最早的决策树算法起源于CLS（Concept Learning System）系统,即概念学习系统。
它是最早的决策树算法,为今后的许多决策树算法提供了借鉴。
[]决策树模型，通过对训练样本的学习，建立分类规则；依据分类规则，实现对新样本的分类；属于有指导（监督）式的学习方法，有两类变量：目标变量（输出变量），属性变量（输入变量）。
决策树模型与一般统计分类模型的主要区别：决策树的分类是基于逻辑的，一般统计分类模型是基于非逻辑的。
1、常见决策树常见的算法有CHAID、CART、Quest和C5.0。
对于每一个决策要求分成的组之间的“差异”最大。
各种决策树算法之间的主要区别就是对这个“差异”衡量方式的区别。
决策树很擅长处理非数值型数据，这与神经网络智能处理数值型数据比较而言，就免去了很多数据预处理工作。
[]二、原理——如何制定节点[]1、信息熵（Entropy）信息量的数学期望，是心愿发出信息前的平均不确定性，也称先验熵。
决策属性的Entropy(熵)：2、信息增益例如outlook里面有三个属性sunny、OverCas、Rain，每个属性在决策属性中，sunny有2个yes，3个no。
outlook信息增益：=0.940286-5/14*0.97095-0-5/14*0.97095=0.24675以下其他属性同理。
Outlook=0.24675我们看到Outlook的信息增益是最大的，所以作为决策树的一个根节点。
即：然后，从Outlook下面出来三个树枝，最左边的Sunny，我们从Outlook是Sunny的实例数据中，找到信息增益最大的那一个，依次类推。
3、分离信息（Split Information）数据集通过条件属性A的分离信息。
分离信息的计算方法,数学符号表达式为：数据集通过Outlook这个条件属性的分离信息，Outlook有三个属性值分别为：Sunny,Overcast,Rain，它们各占5,4,5，所以：4、信息增益率（Information gain ratio）数学符号表达式数据集S针对Outlook的信息增益率，分子和分母这两个值都已经求出来，选择信息增益率最大的那个属性，作为节点。
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。
第4章 2 C5.0 算法
谢谢！
数据挖掘 决策树
数据挖掘 决策树
C 5.0
• C5.0 是Clementine的决策树模型中的算法 • 最早(20世纪50年代)的算法是亨特CLS(Concept Learning System)提出，后经发展由J R Quinlan在 1979年提出了著名的ID3算法，主要针对离散型属性数 据 • C4.5是ID3后来的改进算法，它在ID3基础上增加了：
C 5.0 算法--决策树中熵的应用
• 决策树中熵的应用 –设S是一个样本集合，目标变量C有k个分类， freq(Ci,S)表示S中属于Ci类的样本数，|S|表示样本 集合S的样本数。则集合S的信息熵定义为：
Info( S ) (( freq(Ci , S ) / | S |) log2 ( freq(Ci , S ) / | S |))
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数据挖掘 决策树
错误归类损失选项
•错误归类损失允许指定不同类型 预测错误之间的相对重要性。 •错误归类损失矩阵显示预测类和 实际类每一可能组合的损失。所有 的错误归类损失都预设设置为1.0。 要输入自定义损失值，选择Use misclassification costs，然后 把自定义值输入到损失矩阵中。
Clementine 的决策树 C 5.0 算法
数据挖掘 决策树
分类预测
• 分类预测： 通过向现有数据学习，使模型具备对未来 新数据的分类预测能力。 • 分类预测包含分类和预测两个方面： 第一，分析新数据在分类型输出变量上的取值称为分 类。 第二，研究新数据在数值型输出变量上的取值称为预 测。 决策树算法： 使用最广泛的分类预测算法之一。
数据挖掘 决策树
模型评价--- Profit Chart
决策树模型的原理和应用
决策树模型的原理和应用1. 决策树模型的原理决策树是一种常用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。
它基于对数据集进行一系列划分，使得划分后的子集尽可能地纯净，从而实现对新样本的准确预测。
决策树模型的原理主要包括以下几个关键概念：1.1 节点和分裂在决策树中，每个节点代表一个特征，用于对数据集进行划分。
根节点代表整个数据集，而非叶节点代表一个划分后的子集。
叶节点表示最终的分类类别或回归值。
分裂是指选择一个特征，并确定划分样本的准则。
1.2 划分准则决策树的划分准则可以使用多种方法，包括信息增益、基尼系数等。
信息增益是根据信息论的概念，使用熵来度量不确定性的减少情况。
基尼系数则是通过计算样本属于不同类别的概率乘积之和，来度量纯度的减少情况。
划分准则的选择会直接影响到决策树的性能。
1.3 剪枝过程为了避免过拟合现象，决策树模型通常会进行剪枝处理。
剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方式。
预剪枝是在构建树的过程中，通过设定停止条件来限制树的生长。
后剪枝则是构建完全树后，再进行剪枝操作以达到简化树结构的目的。
2. 决策树模型的应用决策树模型广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、企业管理等。
以下列举了一些常见的应用场景：2.1 个性化推荐决策树模型可以通过分析用户的历史行为和偏好，实现个性化推荐。
例如，在电子商务平台中，可以根据用户的购买记录和浏览行为，构建决策树模型，从而推荐用户可能感兴趣的商品。
2.2 信用评估在金融领域，决策树模型可以用于信用评估以判断借款人是否具备还款能力。
通过分析借款人的个人信息、征信记录等，可以构建决策树模型，从而为风险评估提供依据。
2.3 疾病诊断医疗领域中，决策树模型可以帮助医生进行疾病诊断。
通过分析患者的症状、体征等信息，可以构建决策树模型，从而给出疾病的可能性和治疗建议。
2.4 市场营销在市场营销中，决策树模型可以用于客户分类和营销策略制定。
通过分析客户的特征、购买行为等，可以构建决策树模型，从而针对不同类型的客户提供个性化的营销策略。
决策树算法之C5.0
决策树算法之C5.0C5.0是对ID3算法的改进。
1.引⼊了分⽀度Information Value的概念。
C5.0是⽤哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。
信息增益率其实就是在信息增益除了分⽀度。
分⽀度的计算公式如上，就是指，若某划分属性S将样本T划分成n个⼦集T1,T2,...Tn，则此属性S的分⽀度就等于：每个分⽀⼦集Ti的个数ci，出于样本总个数t，然后再乘以log2ci/t，然后再把各个分⽀的计算值加起来。
2. C5.0和C4.5可以处理数值型数据，处理⽅式如下图： 核⼼思想：将数值从⼩到⼤排序，对每两个数值间进⾏试探切割，算出Gain Ratio，找到最⼤的那个切割Gain Ratio，进⾏切割离散化。
3.剪枝 C4.5和C5，要对决策树进⾏剪枝，剪枝的⽬的是为了避免过拟合问题。
这两种算法的剪枝⽅法是Bottom-Up从下往上剪枝，也就是说，先利⽤训练集把决策树建好。
然后从下往上砍树。
剪枝⽅法： 对于每⼀个分⽀b1,b2,b3等，根据b1⾥⾯的数据数量S(b1)，以及⾥⾯的Y的数量6，和N数量0，利⽤⼀个很复杂的统计学公式可以计算出该节点的“预期错误率U25%（6,0）” 每个分⽀的预期错误值Ei = 分⽀⾥⾯的总个数S(bi)*U25%，最后将所有的分⽀b1,b2,b3...的错误值加起来，就得到错误值之和Eb。
再然后，假如，b1,b2,b3三个分⽀的总的Y的数量假如为15Y,总的N的数量为1N。
如果将B⼦树砍掉，则在a1分⽀之后就有15Y,1N，同样可以计算此a1节点，不做往下分⽀的错误值为：Ea1 = 16*U25% 剪枝的判断依据：如果Ea1>Eb，不剪枝；如果Ea1<Eb，剪枝。
（图⽚来⾃：经管之家CDA）。
基于数据挖掘的决策树算法和C5.0原理简介
基于数据挖掘的决策树算法 和 Ｃ ５ ． ０ 原理简介
郑 丽 琴
（ 陕西 学前师 范学院 ７ １ ０ １ ０ ０ ）
允许决策树充 分生长的基础上 ， 再根 据一定的规则 ， 剪 去决策树 中 那 些不具一般代表性 的子树 ， 是一个边修剪边 检验的过程。
【 摘 要】 数据 挖掘 在 大数据 时代 是一 门不 可替代 的技 术 ， 而且数 据 挖
树分枝 准则 ， 寻找最佳分组变量 和分割点。 １ 、 信息 、 信 息增 益及 信息增益率概念
掘 遇 到的部 分 问题属 于分类 问题 。我 们在 收 集 数据 过 程 中， 往 往 会 有
缺 失值 ， 然 而除 决策树 之 外绝 大 多数 数 据挖 掘 算 法 不 能直 接对 含 有 缺 失值 的数据 进行 建模 ， 由此 可见 决策树 在数 据挖 掘算 法 中的重要 性 ， 常
预修剪主要方法有 ： 用户指定决策树生长 的最大深度 ， 当决策 树生长 到指定深度后就不再继续生长 ； 指定样本量 的最小值 ， 节点
的样本 量不 应低于该值 ， 否则 相应 节点不 能继续 分枝 。后 修剪在
性别 １ ２
１ １ ０ １ Ｏ ０ Ｏ ０ ｌ ０ ｌ １ ０ ０
一
、
决策树基本概念
ａｔ Ｅ （ ｕＩ Ｖ ） ＝－；Ｐ （ Ｖ ｉ ） Ｐ （ ｕ ｉ ｌ ｖ ｉ ） ・ ｌ ｏ ｇ ２ Ｐ （ ｕ ｉ Ｉ ｖ ｉ ）
决策树算法 的 目 标是 建立分类 或 回归模型 ， 因为其 输 出结论
决策树方法的原理和应用
决策树方法的原理和应用
决策树是一种常用的分类和回归方法，通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。
决策树的构造过程就是根据数据特征将数据集分类的递归过程，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。
决策树的学习过程主要分为以下 3 个部分：特征选择、决策树生成和剪枝。
特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生出不同的决策树算法。
决策树生成是根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长。
树结构来说，递归结构是最容易理解的方式。
剪枝是决策树容易过拟合，一般来需要剪枝，缩小树结构规模、缓解过拟合。
剪枝技术有预剪枝和后剪枝两种。
基于信息论的三种决策树算法有 ID3、CART 和 C4.5 等算法，其中 C4.5 和 CART 两种算法从 ID3 算法中衍生而来。
CART 和
C4.5 支持数据特征为连续分布时的处理，主要通过使用二元切分来处理连续型变量，即求一个特定的值 - 分裂值：特征值大于分裂值就走左子树，或者就走右子树。
决策树方法在数据分类和回归中具有广泛的应用，其优点是易于理解和解释，且可以处理离散和连续型变量。
但是，决策树方法
也存在一些缺点，例如容易过拟合、忽略特征之间的相互作用等。
决策树算法介绍及应用
决策树算法介绍及应用展开全文原文出处： IBM刘昭东机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。
决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。
本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。
通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。
最后基于R 语言和SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
机器学习概念机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。
很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有的规律，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA 序列测序、语言与手写识别、战略游戏与机器人运用等领域有着十分广泛的应用。
它无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。
算法分类机器学习的算法繁多，其中很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中衍生出来的，因此我们可以按照不同的角度将其分类。
本文主要通过学习方式和算法类似性这两个角度将机器学习算法进行分类。
学习方式1.监督式学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。
监督学习的训练集需要包括输入和输出，也可以说是特征和目标。
训练集中的目标是由人标注的。
常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。
基于C5.0 决策树算法的开放数据的效用预测研究
现代的效用理论中，它的含义已超出经济学领域，在许多领域
都被赋予了新的内容 [11]。对于本文研究的开放数据的效用在
以往的研究中并没有明确的定义。在政府数据开放平台上，用
户通过检索数据、浏览数据和下载数据等过程来满足自己的数
据需求。而同样地，数据开放的目的也是希望开放的数据能够
在更大程度上被社会用户关注和使用。因此本文定义的开放数
关键词：政府数据；C5.0算法；开放数据；数据效用 基金项目：国家自然科学基金面上项目“电子政务服务价值共创机制及实现模式实证研究”（71573117） 中图分类号：D630 文献标识码：A 文章编号：1674-537X（2019）10.0017-06
一、引言 开放政府数据已成为各国政府信息化的必然趋势，相关的 实践正在全球范围内积极开展。2009 年 5 月，美国联邦政府 数据开放平台 正式上线，该平台是全球首个一站 式的政府数据开放平台 [1]。随后英国、加拿大等国家，以及世 界银行、开放政府联盟等世界组织也加入了推动政府数据开放 行动的行列 [2]。我国开放政府数据的实践也在快速推进，上海 市政府数据服务网于 2012 年 6 月上线，成为中国大陆地区首 个政府数据开放平台 [1]。截至 2019 年上半年，我国已有 80 余 个地方政府推出政府数据开放平台 [3]。作为政府工作开展的主 要承担者，政府依据其职责在日常运作过程中会生产、收集、 处理和存储大量的数据。随着开放数据运动的开展，这些政府 数据中的价值有了释放的途径。通过政府数据开放平台，社会 用户可以查看下载开放的数据，更被鼓励再利用数据进行创新。 目前我国上线开放政府数据平台的地区仍是少数，并且在 平台建设水平和开放数据质量等方面还良莠不齐。此外，我国 还没有国家级统一的政府数据开放平台，各地政府开放的数据 可能会存在着口径不同，有偏差或矛盾等问题。因此我国开放 政府数据的实践还有待推广和完善，对于相关问题的研究还需 要进一步展开。 目前在开放政府数据的相关研究中，国内外的研究者们 主要对开放数据本身的质量管理、数据开放平台建设的评估和 用户利用价值创造等方面进行了理论和实证研究，对本文的研 究具有借鉴意义和参考价值。杨东谋等从政府开放数据的技 术、格式标准、授权使用的机制等方面对开放政府数据展开了 研 究 [4]。Moraga 等 提 出 了 SQPDM（Square-Aligned Portal Data Quality Model）模型，从系统独立性和数据本质两个角度出发， 评估了数据质量、数据操作以及数据内容等方面的属性 [5]。徐
决策树原理与应用：C5.0
决策树原理与应用：C5.0分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。
对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。
非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。
分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。
所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。
事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。
两者虽然都是预测，但结合决策树算法和我们之前介绍过的时间序列算法知，二者还是有明显的差别的。
Clementine决策树的特点是数据分析能力出色，分析结果易于展示。
决策树算法是应用非常广泛的分类预测算法。
1.1决策树算法概述1.11什么是决策树决策树算法属于有指导的学习，即原数据必须包含预测变量和目标变量。
决策树之所以如此命名，是因为其分析结果以一棵倒置的树的形式呈现。
决策树由上到下依次为根节点、内部节点和叶节点。
一个节点对应于数据中的一个字段，即一个字段——即Question——对数据进行一次划分。
决策树分为分类决策树（目标变量为分类型数值）和回归决策树（目标变量为连续型变量）。
分类决策树叶节点所含样本中，其输出变量的众数就是分类结果；回归树的叶节点所含样本中，其输出变量的平均值就是预测结果。
这一点需要格外注意。
与其它分类预测算法不同的是，决策树基于逻辑比较（即布尔比较）。
可以简单描述为：If（条件1）Then（结果1）；If （条件2）Then（结果2）。
这样，每一个叶节点都对应于一条布尔比较的推理规则，对新数据的预测就正是依靠这些复杂的推理规则。
在实际应用中，一个数据产生的推理规则是极为庞大和复杂的，因此对推理规则的精简是需要关注的。
1.12决策树的几何理解将训练样本集（即操作中常说的Training Data）看做一个n维空间上的一个点，则上面我们提到的布尔比较后的推理规则就像是存在于这个n维空间中的“线”。
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决策树原理与应用：C5.0分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。
对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。
非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。
分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。
所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。
事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。
两者虽然都是预测，但结合决策树算法和我们之前介绍过的时间序列算法知，二者还是有明显的差别的。
Clementine决策树的特点是数据分析能力出色，分析结果易于展示。
决策树算法是应用非常广泛的分类预测算法。
1.1决策树算法概述1.11什么是决策树决策树算法属于有指导的学习，即原数据必须包含预测变量和目标变量。
决策树之所以如此命名，是因为其分析结果以一棵倒置的树的形式呈现。
决策树由上到下依次为根节点、内部节点和叶节点。
一个节点对应于数据中的一个字段，即一个字段——即Question——对数据进行一次划分。
决策树分为分类决策树（目标变量为分类型数值）和回归决策树（目标变量为连续型变量）。
分类决策树叶节点所含样本中，其输出变量的众数就是分类结果；回归树的叶节点所含样本中，其输出变量的平均值就是预测结果。
这一点需要格外注意。
与其它分类预测算法不同的是，决策树基于逻辑比较（即布尔比较）。
可以简单描述为：If（条件1）Then（结果1）；If （条件2）Then（结果2）。
这样，每一个叶节点都对应于一条布尔比较的推理规则，对新数据的预测就正是依靠这些复杂的推理规则。
在实际应用中，一个数据产生的推理规则是极为庞大和复杂的，因此对推理规则的精简是需要关注的。
1.12决策树的几何理解将训练样本集（即操作中常说的Training Data）看做一个n维空间上的一个点，则上面我们提到的布尔比较后的推理规则就像是存在于这个n维空间中的“线”。
决策树建立的过程形象上看，就是倒置的树生长的过程，其几何意义上是，每个分枝（每条推理规则）完成对n维空间区域划分的过程。
决策树正式生成，则n维空间正式划分完毕，则每一个小区域，代表一个叶节点。
通常n 维空间不易于理解，故采用倒置的树来表示此结果。
需要注意的一点是，在划分过程中，要尽量做到不同类别的结果归于不同的“区域”。
1.13决策树的核心问题：生成与修剪决策树核心问题有二。
一是利用Training Data完成决策树的生成过程；二是利用Testing Data完成对决策树的精简过程。
即前面我们提到的，生成的推理规则往往过多，精简是必需的。
一、决策树的生长决策树生长过程的本质是对Training Data 反复分组（分枝）的过程，当数据分组（分枝）不再有意义——注意，什么叫分组不再有意义——时，决策树生成过程停止。
因此，决策树生长的核心算法是确定数据分析的标准，即分枝标准。
何为有意义呢？注意，当决策树分枝后结果差异不再显著下降，则继续分组没有意义。
也就是说，我们分组的目的，是为了让输出变量在差异上尽量小，到达叶节点时，不同叶节点上的输出变量为相同类别，或达到用户指定的决策树停止生成的标准。
这样，分枝准则涉及到两方面问题：1、如果从众多输入变量中选择最佳分组变量；2、如果从分组变量的众多取值中找到最佳分割点。
不同的决策树算法，如C4.5、C5.0、Chaid、Quest、Cart采用了不同策略。
二、决策树的修剪完整的决策树并不是一棵分类预测新数据对象的最佳树。
其原因是完整的决策树对Training Data描述过于“精确”。
我们知道，随着决策树的生长，决策树分枝时所处理的样本数量在不断减少，决策树对数据总体珠代表程度在不断下降。
在对根节点进行分枝时，处理的是全部样本，再往下分枝，则是处理的不同分组下的分组下的样本。
可见随着决策树的生长和样本数量的不断减少，越深层处的节点所体现的数据特征就越个性化，可能出现如上推理规则：“年收入大于50000元且年龄大于50岁且姓名叫张三的人购买了此产品”。
这种过度学习从而精确反映Training Data 特征，失去一般代表性而无法应用于新数据分类预测的现象，叫过度拟合（Overfitting）或过度学习。
那我们应该怎么办呢？修剪！常用的修剪技术有预修剪（Pre-Pruning）和后修剪（Post-Pruning）。
Pre-Pruning可以事先指定决策树的最大深度，或最小样本量，以防止决策树过度生长。
前提是用户对变量聚会有较为清晰的把握，且要反复尝试调整，否则无法给出一个合理值。
注意，决策树生长过深无法预测新数据，生长过浅亦无法预测新数据。
Post-pruning是一个边修剪边检验的过程，即在决策树充分生长的基础上，设定一个允许的最大错误率，然后一边修剪子树，一边计算输出结果的精度或误差。
当错误率高于最大值后，立即停止剪枝。
基于Training Data的Post-Pruning应该使用Testing Data。
决策树中的C4.5、C5.0、CHAID、CART 和QUEST都使用了不同剪枝策略。
2.2Clementine的C5.0的算法及应用C5.0是C4.5的商业化版本，因此算法细节因版权问题尚未公开，本节讨论的是与C5.0算法核心相同的C4.5算法。
C4.5是在决策树老鼻祖算法ID3算法的基础上发展起来的，ID3算法自1979年由Quinlan提出，经不断改善形成具有决策树里程碑意义的C4.5算法。
需要注意的是C5.0用于生成多分支决策树，输入变量可以是分类型，也可以是数值型，输出变量为分类型。
注意不同的决策树算法对输入和输出数据类型的要求。
正如1.1节提到的，决策树的核心问题之一是决策树分枝准则的确定。
C5.0以信息增益率为标准确定最佳分组变量和最佳分割点。
其核心概念是信息熵。
1.2.1信息熵和信息增益一、信息熵信息熵是信息论中的基本概念。
信息论由Shannon于1948年提出并发展起来，用于解决信息传递过程中的问题，也称统计通信理论。
它认为：1、信息传递由信源、信道和信宿组成；2、传递系统存在于一个随机干扰环境中，因此传递系统对信息的传递是随机误差的。
如果把发送信息记为U而接收到信息记V，由信道可记为通信模型，为P(U|V)。
信道模型是一个条件概率矩阵P(U|V)。
信道模型可以看作是一个条件概率矩阵，信源也往往被理解为某种随机序列，也具有某种发生概率，且其概率求和为1。
在实际通信前，信宿信源会发出什么信息不可能知道，称为信宿对信源状态具有不确定性，由于这种不确定性是发生在通信之前的，故称为先验不确定性。
在收到信息后的不确定性，称为后验不确定性。
如果先验不确定性等于后验不确定性，则表示信息量为零；如果后验不确定性等于零，则表示信宿收到了信源的全部信息。
可见：信息是指对不确定性的消除。
信息量由消除的不确定性来确定。
数据定义为：-Log2P(Ui)。
信息量单位是bit，是以2为底的对数形式。
信息熵是信息量的数学期望，其表示式由于过于复杂而不写。
如果P（U）差别越小，信息熵越大，平均不确定性越大；P(U)差别越在，信息熵越小，平均不确定性越小。
如：信息熵等于0，则表示只存在一种信息发送可能，没有发送的不确定性。
如果P(U）=1/K，即K个信源概率相同，则信息熵差别最大，不确定性最大。
二、信息增益信息熵又称为先验熵，是在信息发送前信息量的数学期望；后验熵指在信息发送后，人信宿角度对信息量的数学期望。
一般先验熵大于后验熵，先验熵与后验熵估差，即所谓的信息增益。
信息增益，反映的是信息消除随机不确定性的程度。
2.2.2 C5.0的决策树生长算法一、如何从众多的分组变量中选择一个最佳的分组变量C5.0以信息论为指导，以信息增益率为标准确定最佳分组变量和分割点。
决策树将输出变量（是否购买）看做信源发出的信息U，将输入变量看成信宿收到的信息V。
则在实际通信之前，也即是决策树建立之前，输出变量做为信源发出的信息，完全随机，其平均不确定性即为P0.在实际通信过程中添加变量1后，其平均不确定性为P1，则添加变量1产生的信息增益为P0-P1，其它变量如此。
则根据信息增益大小判断哪个变量为最佳分组变量。
这里有个问题，即类别值多的输入变量较类别值少的输入变量更有机会成为最佳分组变量。
为解决此问题，提出将信息增益量除以信息熵，由抵消了类别值的影响，即有信息增益率来表征。
那么，如何评价数值型输入变量消除平均不确定性的能力呢？一般对其进行分箱处理，然后根据上述方法判定。
分箱不采用了MDLP的熵分组方法，Clementine中C5.0节点本身包含了MDLP算法，它将自动完成数值型输入变量的分箱处理。
二、输入变量带有缺失值时如何选择最佳分组变量C5.0在选择最佳分组变量时，通常将带有缺失值的样本当作临时剔除样本看待，并进行权数调整处理。
三、如何从分组变量的众多取值中找到一个最佳的分割点在确定了最佳分组变量后，C5.0将继续确定最佳分组变量的分割点。
如果分组变量是分类型变量，由按分组变量的K个取值进行分组，形成K个分枝。
如果分组变量是数值型变量，则先通过MDLP分箱法或ChiMerge分箱法进行分箱处理，然后分组。
如果分组变量中存在缺失值，那怎么办呢？你无法判定此样本分到哪个组中去，C5.0的处理是将其分到所有组中去。
但其权重不再为1，而为此组样本数占总样本数的比例。
2.2.3 C5.0的剪枝算法C5.0采用Post-Pruning法从叶节点向上逐层剪枝，其关键是误差的估计及剪枝标准的设置。
一、误差估计一般决策树的检验应该使用Testing Data，但C5.0使用了统计的置信区间的估计方法，直接在Training Data中估计误差。
二、剪枝标准在得到误差的估计后，C5.0将按照“减少误差”判断是否剪枝。
首先，计算待剪子树中叶节点的加权误差，然后与父节点的误差进行比较，如果大于则可以剪掉，否则不能剪掉。
2.2.4 C5.0的推理规则集C5.0不有够构建决策树，同时还可以生成推理规则集。
但是从决策树导入推理规则集非常烦锁，推理规则集通常有自己生成算法，即PRISM。
该算法gf1987rh提出，是一种“覆盖”算法，对Training Data100%正确。
2.2.5 C5.0的基本应用示例下面对一个使用了C5.0的挖掘案例进行介绍，这里不再像之前介绍案例似的步步介绍，现在只对重点部分进行介绍。
主要是C5.0的面板设置及C5.0呈现的结果。
下图为C5.0的面板设置。
模型名称：可以自动，亦可以自定义。
在平时练习时默认自动即可，在商业活动中为避免重名或混乱，一律要自定义命名，这是数据挖掘的基本规范。