决策树与模型评估教材
评价模型与决策树课件
在资源有限的情况下，评价模型可 以帮助决策者合理分配资源，实现 资源效益的最大化。
评价模型的重要性
提高决策质量
促进团队协作
通过综合分析各种因素，评价模型可 以为决策者提供更为全面和准确的评 估结果，从而提高决策的质量。
评价模型可以促进团队成员之间的沟 通和协作，共同达成团队目标。
优化资源配置
可解释性机器学习
通过数据科学的方法，提高评价模型与决策树的 可解释性，帮助人们更好地理解模型的决策依据 。
数据预处理
利用数据科学的方法，对原始数据进行清洗、整 理和转化，为评价模型与决策树提供高质量的数 据。
评价模型与决策树的跨学科发展
经济学
将经济学理论应用于评价模型与决策树中，研究 经济因素对决策的影响，提高决策的经济效益。
深度学习
通过深度学习算法，对大 量数据进行学习，优化评 价模型与决策树的性能， 提高预测准确率。
智能优化
利用人工智能的优化算法 ，对评价模型与决策树进 行优化，提高决策质量。
数据科学在评价模型与决策树中的应用
1 2 3
数据挖掘
利用数据科学的方法，从大量数据中挖掘出有价 值的信息，为评价模型与决策树提供数据支持。
运筹学
将运筹学理论应用于评价模型与决策树中，研究 资源的优化配置，提高决策的效率。
社会学
将社会学理论应用于评价模型与决策树中，研究 社会因素对决策的影响，提高决策的社会效益。
THANKS
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评价模型与决策 树课件
目录
• 评价模型概述 • 决策树理论 • 评价模型与决策树的结合 • 评价模型与决策树案例分析 • 评价模型与决策树的未来发展
01
CATALOGUE
决策树ID3算法ppt课件
决策树基本概念
决策树的优点
1、推理过程容易理解，决策推理过程可以表示成If Then形式；
2、推理过程完全依赖于属性变量的取值特点；
3、可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性 变量的重要性，减少变量的数目提供参考。
第6章 决策树 在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确
第6章 决策树
关于分类问题
决策树基本概念
名称 人类
体温 恒温
表皮覆 盖
毛发
胎生 是
水生动 物
否
飞行动 物
否
有腿 是
冬眠 否
海龟 冷血 鳞片
否
半
否
是
否
鸽子 恒温 羽毛
否
否
是
是
否
鲸
恒温 毛发
是
是
否
否
否
X
分类与回归 分类目标属性y是离散的，回归目标属性y是连续的
类标号
哺乳动 物
爬行类 鸟类 哺乳类
y
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
第6章 决策树 在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确
决策树基本概念
关于归纳学习(2)
归纳学习的过程就是寻找一般化描述的过程。这种一般性 描述能够解释给定的输入数据，并可以用来预测新的数据。
锐角三角形内角和等于180度； 钝角三角形内角和等于180度； 直角三角形内角和等于180度；
1、模型构建（归纳） 通过对训练集合的归纳，建立分类模型。
决策树评估方法(一)
决策树评估方法(一)决策树评估什么是决策树决策树是一种基于树形结构的分类模型，其树节点代表一个属性或特征，树枝代表其可能的结果，最终的叶子节点则代表分类的结果。
决策树评估指标为了评估一个决策树分类模型的性能，可以使用以下指标：准确率准确率是分类正确的样本数占总样本数的比例。
召回率召回率是正类被正确分类的比例。
F1-ScoreF1-Score是准确率和召回率的加权平均值，考虑了精确度和完整度。
AUCAUC是ROC曲线下面的面积。
ROC曲线指的是以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，以真阳性率（True Positive Rate）为纵轴的曲线。
AUC的取值范围为0.5-1，数值越大，分类器的性能越好。
决策树评估方法常见的决策树评估方法如下：K折交叉验证将数据集划分为K份，每次取其中一份作为验证集，剩下的K-1份作为训练集，交替进行K次。
留一法交叉验证将数据集划分为N份，每次取其中一份作为验证集，剩下的N-1份作为训练集，重复N次。
自助法从原始数据集中有放回地重复抽取样本，得到M个新数据集。
将每个新数据集用于训练，剩下的样本用于测试。
结论决策树评估是评估分类模型性能的重要手段，可以用多种指标和方法进行评估。
使用合适的方法和指标，可以有效地评估决策树模型的性能，找到问题并加以解决。
接下来，我们来逐一介绍这些评估方法的优缺点。
K折交叉验证优点：•可以有效利用数据集，每个样本都会被用于验证和训练。
•偏差（Bias）减小，方差（Variance）增加，可以更好地评估模型的泛化能力。
•迭代K次，取平均值，可以一定程度上减小模型评估的随机性。
缺点：•计算量较大，需要重复K次训练和验证。
•可能会有一些数据偏差，如果不是很平衡的数据集，一些情况下某些类别的数据可能会全部分到训练集或中测试集。
留一法交叉验证优点：•对于小数据集，留一法每次只选一个样本作为验证集，其余样本作为训练集，可以保证不浪费太多数据。
决策树培训讲义
否
半
否
是
否
鸽子 恒温 羽毛
否
否
是
是
否
鲸
恒温 毛发
是
是
否
否
否
X
分类与回归 分类目标属性y是离散的，回归目标属性y是连续的
类标号
哺乳动 物
爬行类 鸟类 哺乳类
y
第6章 决策树
决策树基本概念
解决分类问题的一般方法
分类技术是一种根据输入数据集建立分类模型的系统方法。 分类技术一般是用一种学习算法确定分类模型，该模型可以很好 地拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系。学习算法得到的 模型不仅要很好拟合输入数据，还要能够正确地预测未知样本的 类标号。因此，训练算法的主要目标就是要建立具有很好的泛化 能力模型，即建立能够准确地预测未知样本类标号的模型。
第6章 决策树
决策树基本概念
解决分类问题的一般方法
训练集（类标号已知）
TID A1
A2
A3
类
1
100
L
N
2
N
125
S
N
3
Y
400
L
Y
4
N
415
M
N
学习算法 学习模型 归纳
检验集（类标号未知）
TID A1
A2
A3
类
1
Y
100
L
？
2
N
125
S
？
3
Y
400
L
？
4
N
415 M
？
应用模型 推论
模型
第6章 决策树
第 6 章 决策树
主要内容
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。
决策树培训教材90页PPT
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
决策树培训教材
16般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
人教版高中选修(B版)4-9第四讲决策树课程设计
人教版高中选修(B版)4-9第四讲：决策树课程设计一、前言随着人们对数据的需求增加，对于如何从数据中找到有用的信息也成为了一个重要的课题。
在日常生活中，我们需要根据一些特征，比如年龄、性别、收入水平等来做出一些决策。
比如银行为什么要给用户分等级，企业为什么要对用户分群体等。
针对这些问题，决策树就是一个很好的解决方案。
二、教学目标1.掌握决策树的原理和应用场景2.学会构建决策树、剪枝以及评估模型3.了解决策树的优缺点及其改进算法三、教学内容1. 决策树的原理1.1 决策树概述决策树是一种基于树结构的算法，对于每个节点都包含一个特征和一个判断条件，其直观的可视化表现形式十分容易理解。
在分类问题中，可将树的叶子节点代表具体的类别，从而把复杂的决策过程转化为简单直观的树形组织结构。
1.2 决策树构建算法常用的决策树算法包括ID3、C4.5和CART，其构建流程大致相同，步骤如下：•从根节点开始，选择一个最优特征，定义其为当前结点的特征。
•根据该特征将训练数据集分为多个子集，对于每个子集再执行上述步骤，直到所有的数据都被正确分类或无法继续划分为止。
•对于每个子集递归上述过程，直到构建出整个决策树为止。
具体实现细节可参考相关算法的伪代码实现。
2. 决策树的应用场景2.1 分类问题决策树在分类问题中应用广泛，如医学诊断、金融风险评估、电商推荐等领域。
2.2 回归问题除了分类问题，决策树也可用于回归问题，如预测房价、股票走势等。
3. 决策树的评估3.1 模型选择常用的决策树模型包括ID3、C4.5、CART，选择合适的模型需要考虑模型的实际表现、计算复杂度等因素。
3.2 评估方法决策树的评估方法可分为内部评估和外部评估两种。
内部评估是根据建立的决策树对训练数据进行验证，以判断模型的泛化能力。
外部评估则需要用到与训练数据集不同的测试集进行验证。
3.3 评估指标常用的决策树评估指标包括准确率、召回率、F1分数等，也可通过绘制ROC曲线等方式可视化模型表现。
第7讲决策树模型
第7讲决策树模型决策树模型是一种用于分类和回归的非常常用的监督学习算法。
它是一个树状结构，每个节点代表一个特征属性，每个边代表该特征属性的取值，每个叶子节点表示一个类别或一个回归值。
决策树是一种简单易于理解和解释的模型，在许多实际应用中都表现出色，如金融分析、医学诊断、行为识别等。
决策树的构建过程可以被看作是通过递归地选择最优的特征，将数据划分为不同的子集的过程。
构建决策树的关键步骤包括选择划分属性、划分样本和停止划分。
在选择划分属性时，常用的方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
信息增益是通过计算样本集合的熵或基尼指数的变化量来选择最优的划分属性。
信息增益比是信息增益与特征属性固有信息的比值，可以解决特征属性取值数目较多时对信息增益的偏好问题。
基尼指数是衡量样本集合的不纯度，选择基尼指数最小的划分属性作为最优划分属性。
决策树模型的优点之一是能够处理分类和回归问题，既可以预测离散型变量的类别，也可以预测连续型变量的数值。
另外，决策树模型易于解释和理解。
可以通过树的拓扑结构和每个节点的属性值的含义来理解模型的决策过程。
决策树模型还可以处理缺失值和异常值，并且对于特征选择不敏感。
因为树状结构的特性，决策树模型在训练期间能够自动选择重要特征并进行特征降维，从而大大减少数据预处理的工作量。
然而，决策树模型也有一些缺点。
首先，容易发生过拟合问题。
为了获取更完美的分类结果，决策树模型往往会生成非常复杂的树，导致过多的节点和分支，对小样本数据和噪声敏感。
过拟合问题可以通过剪枝来解决，即在树的生长过程中适时地将节点合并，减少过度划分。
决策树模型还有可能产生不稳定的结果。
由于样本的微小变化可能导致决策树模型的结构变化，因此在使用决策树模型时需要进行随机划分验证集和训练集，以防止模型的泛化能力下降。
对于高维度数据，决策树模型的准确性可能会受到影响。
高维度数据会导致特征空间的稀疏性增加，降低决策树模型的准确性。
在这种情况下，可以使用剪枝、特征选择和集成学习等技术来改进模型的性能。
决策树法专题教育课件
小结
1)对连续性的字段比较难预测。
2)对有时间顺序的数据，需要很多 预处理的工作。
3)当类别太多时，错误可能就会增 加的比较快。
4)一般的算法分类的时候，只是根 据一个字段来分类。
决策树旳简介
决策树(Decision Tree）是在已知多种情况发生 概率旳基础上，经过构成决策树来求取净现值旳期 望值不小于等于零旳概率，评价项目风险，判断其 可行性旳决策分析措施，是直观利用概率分析旳一 种图解法。因为这种决策分支画成图形很像一棵树 旳枝干，故称决策树。
决策树旳构造
• 决策树是以实例为基础旳归纳学习算法。它从一组 无顺序、无规则旳元组中推理出决策树表达形式旳 分类规则；
小结
决策树易于理解和实现，人们在在学习 过程中不需要使用者了解很多的背景知 识，这同时是它的能够直接体现数据的 特点，只要通过解释后都有能力去理解 决策树所表达的意义。
对于决策树，数据的准备往往是简单或 者是不必要的，而且能够同时处理数据 型和常规型属性，在相对短的时间内能 够对大型数据源做出可行且效果良好的 结果。
点
决策者在这里对各
行动方案进行选择.
方案枝：由决策点引出旳代
表行动方案旳线段.
机会点：方案枝末端旳圆.
状态枝：由机会点引出旳代
表可能发生旳状态
旳线段.
后果点：状态枝末端旳三角
形.
决策树旳一般表达：
d1 d2
d3
P(h1) P(h2) P(h1) P(h2) P(h1) P(h2)
l(d1,h1)
l(d1,h2) l(h2)
决策树法PPT课件
• 它以决策结点为出发点，引出若干方案分枝、每条
方案分枝代表一个方案，方案分枝末端是一个状态
结点，状态结点后引出若干概率分枝，每条概率分
枝代表一种自然状态，概率分枝上标明每种状态的
概率和损益值。这样从左往右，层层展开，形如树
状，由此得名决策树.
2021/6/16
3
•计算期望值
•将各自然状况的概率及损益值标于概率 分枝上，计算时要按照决策树图从右至
决策树法是风险性决策的常用方法
●风险型决策，是根据预测各种事件可能发生的先验 概率,然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策 方案.
●其特点是已知方案的各种可能状态及其发生的可能 性大小。而决策的标准是期望值。因此决策树法是 风险性决策的常用方法。
2021/6/16
1
◎决策树法
●决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同 方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
●其实剪枝的准则是如何确定决策树的规模，可以参考的剪枝思路有以 下几个： 1：使用训练集合(Training Set）和验证集合(Validation Set)，来评估 剪枝方法在修剪结点上的效用 2：使用所有的训练集合进行训练，但是用统计测试来估计修剪特定结 点是否会改善训练集合外的数据的评估性能，如使用Chi-Square （Quinlan ，1986）测试来进一步扩展结点是否能改善整个分类数据 的性能，还是仅仅改善了当前训练集合数据上的性能。 3：使用明确的标准来衡量训练样例和决策树的复杂度，当编码长度最 小时，停止202树1/6/1增6 长，如MDL(Minimum Description Lengt7h)准则。
左依次进行，最后将期望值标于该方案 对应的状态结点上。
决策树模型简介decision trees PPT课件
1—2—3—4
S (L,B ) B S (L 1,B ) S (L 1,B 1)
B: 2 3
4 t ot a l
21
1
33 1
4
47 6
1
14
5 15 25 10 51
L 6 31 90 65 202
7 63 301 350 876
1
1
2 L 1
1
L个水平的等级变量分裂成B个分支可能的数量
仅有一个等级变量
X ln(X) rank(X)
.20 1.7 3.3 3.5 14 2515
–1.6 .53 1.2 1.3 2.6 7.8
1
2345
6
potential split locations
名义变量的分裂
1—234 2—134 3—124 4—123 12—34 13—24 14—23
韩国的 Young Moon Chae 与 Seung Hee Ho 等人利用以监测卫生状态和开发国民健康促进程 序为特征的韩国医疗保险公司数据库，成功地将 决策树应用于人群健康状态评估以及为高血压管 理提供政策信息。
决策树简述
决策树（decision trees）也称判定树，是一个 类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示 在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输 出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶 层节点是根节点。
Kass (1980) Within-node sampling Minimum child size
穷举搜索考虑了输入变量所有的在每个结点可能的分裂 。穷举搜索易造成组合爆炸代价昂贵。
《决策树算法》课件
决策树算法的优缺点
优点
决策树算法具有直观易懂、分类效果好、易于理解和解释等优点。它能够处理 非线性关系和连续属性，对数据预处理要求较低，且能够处理缺失值和异常值 。
习竞赛中都取得了优异的成绩。
05
决策树算法的应用案例
分类问题案例
信用卡欺诈识别
利用决策树算法对信用卡交易数据进 行分析，识别出异常交易，预防欺诈 行为。
疾病诊断
根据患者的症状、体征等数据，利用 决策树算法进行分类，辅助医生做出 准确的疾病诊断。
回归问题案例
要点一
股票价格预测
利用历史股票数据，通过决策树回归算法预测未来股票价 格走势。
03
决策树算法的实践
数据集的准备
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量 。
数据转换
对连续型特征进行分箱处理，将连续值划分为离 散区间。
ABCD
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余特 征。
数据平衡
处理类别不均衡问题，通过过采样、欠采样或使 用合成数据来平衡各类别的样本数量。
数据挖掘
决策树算法是数据挖掘领域中常用的算法之一，常与其他 算法结合使用，如随机森林、梯度提升决策树等，以提高 分类和回归任务的准确性和稳定性。
回归任务
除了分类任务外，决策树算法也可用于回归任务，如预测 房价、股票价格等连续值。通过构建回归决策树模型，可 以对连续目标变量进行预测。
可解释性
由于决策树算法具有直观的树形结构和易于理解的规则， 因此在某些需要解释性强的场景中具有优势，如医疗诊断 、金融风控等领域。
决策树模型的性能评价指标与使用技巧(Ⅱ)
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监督学习算法，它通过对数据进行划分和分类，构建一棵树状的决策流程，从而实现对数据的预测和分类。
在实际应用中，我们需要对决策树模型进行性能评价，以便选择最合适的模型和调整参数。
本文将介绍决策树模型的性能评价指标以及使用技巧。
1. 决策树模型的性能评价指标在评价决策树模型的性能时，通常会使用以下指标来进行评价：（1）准确率（Accuracy）：准确率是最常用的模型性能评价指标，它表示模型对样本的分类正确率。
计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例，TN表示真负例，FP表示假正例，FN表示假负例。
（2）精确率（Precision）：精确率表示模型预测的正例中真正例的比例，计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。
（3）召回率（Recall）：召回率表示样本中真正例被模型预测为正例的比例，计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。
（4）F1值（F1 Score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了精确率和召回率，计算公式为：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率+ 召回率)。
这些指标可以帮助我们全面地评价决策树模型的性能，从而选择最合适的模型和参数。
2. 决策树模型的使用技巧在使用决策树模型时，有一些技巧可以帮助提高模型的性能和效果：（1）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。
可以使用特征选择算法，如信息增益、基尼指数等，来选择对模型预测能力影响较大的特征。
（2）剪枝：决策树容易出现过拟合的问题，为了提高模型的泛化能力，可以通过剪枝来减小决策树的规模，去除一些不必要的分支和叶子节点。
（3）集成学习：可以将多个决策树模型组合成一个集成模型，如随机森林、梯度提升树等，从而提高模型的预测能力和鲁棒性。
（4）调参：决策树模型有一些重要的参数需要调整，如树的深度、节点划分的最小样本数等，通过调参可以优化模型的性能。
决策树与模型评估教材65页PPT
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
决策树与模型评估教材
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
决策树与模型评估教材
3、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
根结点（root node）：它没有入边，但是有零条或多条出边。
Test Set
Class ? ? ? ? ?
Learning algorithm
Induction Learn Model
Apply Model
Deduction
训练集：由类标号已知的记录构成 检验集：由类标号未知的记录构成
Model
二类问题的混淆矩阵
实际的类
类=1 类=0
预测的类
类=1
类=0
f11
f10
f 01
f 00
表中每个表项 fij 表示实际类标号为 i 但是被预测为类 j 的记 录数。被分类模型正确预测的样本总数是f11 f00 ，而被错误 预测的样本总数是 f10 f01 。
虽然混淆矩阵提供衡量分类模型的信息，但是用一个数汇总这些信 息更便于比较不同模型的性能。为实现这一目的，可以使用性能度 量（performance metric），如准确率（accuracy），其定义如下：
在Hunt算法中，通过将训练记录相继划分成较纯的子集，以递归方式 建立决策树。设Dt 是与结点t相关联的训练记录集，而y {y1, y2 ,, yc} 是类标号，Hunt算法的递归定义如下。
（1）如果 Dt 中所有记录都属于同一个类 yt ，则t是叶结点，用 yt 标记。
（2）如果 Dt 中包含属于多个类的记录，则选择一个属性测试条件， 将记录划分成较小的子集。对于测试条件的每个输出，创建一个子女 结点，并根据测试结果将 Dt 中的记录分布到子女结点中。然后，对于 每个子女结点，递归地调用该算法。
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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
Test Set
Class ? ? ? ? ?
开始，将测试条件用于检验记录，根据测试结果选择适当的分支。沿着该 分支或者到达另一个内部结点，使用新的测试条件，或者到达一个叶结点。 到达叶结点之后，叶结点的类标号就被赋值给该检验记录。
是
哺乳动 物
恒温
体温
胎生 否
非哺乳 动物
冷血
非哺乳 动物
如何建立决策树
对于给定的属性集，可以构造的决策树的数目达指数级。 尽管某些决策树比其他决策树更准确，但是由于搜索空间是 指数规模的，找出最佳决策树在计算上是不可行的。
一、预备知识
分类任务：确定对象属于哪个预定义的目标类
例子： 1、根据电子邮件的标题和内容检查 出垃圾邮件。 2、根据星系的形状对它们分类。
椭圆状的星系
螺旋状的星系
分类任务的输入数据是记录的集合。每条记录也称实例或者样例， 用元组（x, y）表示，其中x是属性的集合，而y是一个特殊的属性， 指出样例的类标号（也成为分类属性或目标属性）。
10
Attrib1 Attrib2
Yes
Large
No
Medium
No
Small
பைடு நூலகம்Yes
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
在Hunt算法中，通过将训练记录相继划分成较纯的子集，以递归方式 建立决策树。设D t 是与结点t相关联的训练记录集，而y{y1,y2, ,yc} 是类标号，Hunt算法的递归定义如下。
（1）如果 D t 中所有记录都属于同一个类 y t ，则t是叶结点，用 y t 标记。
（2）如果 D t 中包含属于多个类的记录，则选择一个属性测试条件， 将记录划分成较小的子集。对于测试条件的每个输出，创建一个子女 结点，并根据测试结果将 D t 中的记录分布到子女结点中。然后，对于 每个子女结点，递归地调用该算法。
Hunt算法
Hunt算法构造决策树
内部结点（internal node）：恰好有一条入边和两条或多条出边。
叶节点（leaf node）或终结点（terminal node）：恰好有一条入边， 但没有出边。
体温
根结点
内部结点
恒温
冷血
胎生
是
否
非哺乳动 物
哺乳动物
非哺乳动 物
叶结点
一旦构造了决策树，对检验记录进行分类就很容易。从树的根结点
尽管如此，人们还是开发了一些有效的算法，能够在合 理的时间内构造出具有一定准确率的次最优决策树。这些算 法通常都采用贪心策略。
有许多决策树算法: Hunt算法 信息增益——Information gain （ID3） 增益比率——Gain ration（C4.5） 基尼指数——Gini index (SLIQ， SPRINT)
分类？回归？
分类（classification）
通过学习得到一个目标函数（target function）f ， 也成为分类模 型（classification model），把每个属性集x映射到一个预先定义的类标 号y。
目的： 1、描述性建模 分类模型可以作为解释性的工具，用于区分不同类中的对象。 2、预测性建模 分类模型还可以用于预测未知记录的类标号。
2、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
3、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
根结点（root node）：它没有入边，但是有零条或多条出边。
分
类
神经网络
技
术
支持向量机
朴素贝叶斯分类法
这些技术都使用一种学习算法确定分类模型，修改这个模型能够很好地 拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系。学习算法得到的模型不仅 要很好地拟合输入数据，还要能够正确地预测未知样本的类标号。
训练算法的目标：建立具有很好的泛化能力的模型。
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
输入属性集（x）
分类模型
输出类标号（y）
分类器的任务：根据输入属性集x确定类标号y
分类技术非常适合预测或描述二元或标称类型的数据集，对序数分类不 太有效，因为分类技术不考虑隐含在目标类中的序关系。
二、解决分类问题的一般方法
分类技术是一种根据输入数据集建立分类模型的系统方法。
决策树分类法
基于规则的分类法
错误 错 预 率 误 测 预 总 f11 ff测 1 1 数 0 0 ff0 0数 1 1 f00
目标：寻求最高的准确率或者最低的错误率
三、决策树（decision tree）归纳
1、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 每个叶节点代表类或类分布
Learning algorithm
Induction Learn Model
Apply Model
Deduction
训练集：由类标号已知的记录构成 检验集：由类标号未知的记录构成
Model
二类问题的混淆矩阵
f11
f10
f 01
f 00
表中每个表项 fij 表示实际类标号为 i 但是被预测为类 j 的记 录数。被分类模型正确预测的样本总数是f11 f00 ，而被错误 预测的样本总数是 f10 f01 。
虽然混淆矩阵提供衡量分类模型的信息，但是用一个数汇总这些信 息更便于比较不同模型的性能。为实现这一目的，可以使用性能度 量（performance metric），如准确率（accuracy），其定义如下：
准确 正 预 率 确 测 预 总 f11 ff测 1 1 数 0 1 ff0 0数 1 0 f00 同样，分类模型的性能也可以用错误率（error rate）来表示，其定 义如下：