决策树

3基于决策树的数据挖掘分析

3.1决策树分类概述

决策树是一种分类技术。决策树是一种类似于流程图的树结构：其中每个

内部节点(非数叶节点)表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶节点(或终节点)存放一个类标号，数的最顶层节点是根节点。决策树

的根节点是所有样本信息量最大的属性，数的中间节点是以该节点为根的子树

所包含的样本子集中信息量最大的属性。

决策树分类技术能直观的表现知识，容易理解；决策树的构造不需要任何

领域知识和参数设置，因此适合于探测式知识发现。决策树可以处理高维数据，获得的知识用树的形式表示很直观，容易理解。

3.2决策树的基本算法

决策树的算法有很多种，例如ID3、CART、C4.5、PUBLIC、SLIQ、SPRINT、C5.0等等，早期最著名的决策树算法是由1986年Quinlan提出的

ID3算法，后来经过科研工作者的共同努力，对算法进行了多方面的改善，本

文决策树模型采用C4.5算法，上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

ID3算法

1.概念提取算法CLS

1) 初始化参数C={E},E包括所有的例子,为根.

2) IF C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子

节点YES终止.

ELSE 依启发式标准,选择特征Fi={V1,V2,V3,．．．Vn}并创建

判定节点

划分C为互不相交的N个集合C1,C2,C3,．．．,Cn；

3) 对任一个Ci递归.

2. ID3算法

1) 随机选择C的一个子集W (窗口).

2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后).

3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子).

4) 组合W与已发现的意外,形成新的W.

5) 重复2)到4),直到无例外为止.

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

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。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

3.3决策树的适用问题

通常决策树算法适合解决具有以下特征的问题(陈工孟，2003)：

（1）实例是由“属性一值“对表示的问题：实例是用一系列固定的属性和它们的值来描述的。在最简单的决策树学习中，每一个属性取少数的离散值，但扩展的算法允许处理值域为实数的属性。

（2）目标函数具有离散的输出值的问题。

（3）可能需要析取的描述性问题，决策树很自然的可以代表析取表达式。

（4）训练数据含有错误的问题：决策树学习对错误有很好的健壮性，无论

是训练样例所属的分类错误还是描述这些样例的属性值错误。

（5）训练数据包含缺少属性值的实例问题：决策树学习甚至可以在未知属

性值的训练样例中使用。

C4.5决策树算法在空气质量评价中的应用

根据空气中SOz, N0, NOz, NOY, PM,o(可吸入颗粒物—粒径小于10 }.},m的微粒)和PMZ. s(可入肺颗粒物—粒径小于2. 5 }.},m的微粒)值的含量，建立C4. 5决策树的分类预测模型，实现对空气质量进行评价。其实质是:运用C4. 5算法进行数据挖掘，获得分类规律，即空气污染物与空气等级之间的关系;推导出分类规则，即空气质量智能评价模型。分4个步骤实现:数据预处理、生成决策树、分类规则生成及化简、模型准确性评估。

我们对2010年12月3日0:00至12月16日7:00以小时为单位进行采样得到的320个空气污染物浓度的数据进行分析和处理。

对于采集到的空气污染物浓度的数据(SOZ,NO,NOz,NOX,PM,。和PMZ.s值的含量—见表1中前6列)，首先根据我国城市空气质量分级标准[[5]分为优(I)、良(II)、轻微污染(III )、轻度污染(V)、中度污染(VI)、中度重污染(VII)、重污染(VIII)七个等级。这样经过分级预处理的数据包括1个类别项(空气等级—表1最后一列)和6个影响分类

的属性项(空气污染物)。经过分级预处理后的部分数据如表1所示:

我们随机抽取分级预处理后的数据(共320个数据)中2 /3的数据，即240个数据样本，作为训练

集构造决策树并生成决策规则。

C4. 5生成的模型训练规则为:

对于训练好的网络模型，可以通过模型验证(预测值与实际值比对)来评价其有效性，以确保所生成的预测模型满足实际应用要求。将预处理好的数据划分成两个独立的集

合:2 /3的数据随机分配到训练集，其余1 /3的数据随机分配到测试集。使用训练集得出分类法，用测试集估计其准确率。在此，用于测试的样本集为预处理数据中未用于构造决策树的样本，数量为120个。测试分类结果正确率如下所示，该模型总的预测分类正确率达到98. 33%，这一评估结果说明，通过C4. 5算法进行数据挖掘所得到的分类规则集合对未来数据样本的分类正确率能够达到较高的要求。

===测试误差===

正确分类样本及百分比118 98. 333 3%

错误分类样本及百分比 2 1. 666 7%

Kappa统计0. 967 6

平均绝对误差0. 005 8

均方根误差0. 069 1

样本总数120

结束语

由于城市空气质量与各种空气污染物之间的错综复杂关系，需要按照一定的标准和方法对某一区域空气质量的优劣进行定量的或定性描述。通过仿真和实验表明，我们在随机抽取了320个空气污染物浓度数据的情况下进行评估，基于C4. 5决策树算法的空气质量智能评价模型可以达到很好的分类预测效果。

数据挖掘之决策树方法概述

文章编号:1009-3907(2004)06-0048-04 数据挖掘之决策树方法概述田苗苗1,2 (1.吉林师范大学信息技术学院,吉林四平　136000; 2.长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春　130012) 摘　要:数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法,决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点,决策树表示法,决策树构造思想,并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具,决策树与数据仓库的结合,决策树的适用范围及应用,最后探讨了决策树的发展趋势。关键词:数据挖掘;决策树;数据仓库中图分类号:TP311113 文献标识码:B 收稿日期:2004209228 作者简介:田苗苗(1976-　 ),女,吉林省双辽市人,吉林师范大学信息技术学院助教,硕士生,主要从事人工智能与数据挖掘研究。 0　引　言数据挖掘(Data Mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中,提取隐含在其中的事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。数据挖掘的主要任务有分类或预测模型发现、概括、聚类、回归分析、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。分类是其中的一个非常重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型,即所说的分类器(classifier )。该函数或模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而用于预测。实现分类任务的方法有统计学方法、机器学习方法、神经网络方法等等。其中机器学习中的决策树方法是目前重点研究的方向,研究成果较多,已经被成功地应用到从学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信用风险的广阔领域。决策树起源于概念学习系统C LS (C oncept Learning System )。决策树方法就是利用信息论的原理建立决策树。该类方法的实用效果好,影响较大。决策树可高度自动化地建立起易于为用户所理解的模型,而且,系统具有较好地处理缺省数据及带有噪声数据等能力。决策树学习算法的一个最大的优点就是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识。这样只要训练事例能够用“属性2值”的方式表达出来,就能使用该算法来进行学习。研究大数据集分类问题,常用决策树方法。决策树方法速度较快,可被转换成简捷易懂的分类规则,也可转换成对数据库查询的S Q L 语句。另外,决策树分类与其他分类方法比较,具有相同而且有时有更高的精度。 1　决策树主要内容 111决策树表示法决策树是一树状结构,它从根节点开始,对数据样本(由实例集组成,实例有若干属性)进行测试,根据不同的结果将数据样本划分成不同的数据样本子集,每个数据样本子集构成一子节点。生成的决策树每个叶节点对应一个分类。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。图1画出了一棵典型的学习到的决策树。这棵决策树根据天气情况分类“星期六上午是否适合打第14卷　第6期 2004年12月长春大学学报JOURNA L OF CH ANG CH UN UNI VERSITY V ol 114　N o 16Dec.2004

(收藏)决策树的作用与画法介绍

(收藏)决策树的作用与画法介绍？导语：决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。免费获取决策树软件：https://www.360docs.net/doc/4b17181681.html,/project/decisiontree/ 决策树符号决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。

决策树的优点与缺点优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性，缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。亿图助你快速绘制决策树第一步：新建空白页面运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。

第二步：拖放符号从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。第三步：添加文本

用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。第四步：选择主题导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。第五步：保存或导出决策树回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。

决策树示例

决策树示例 %************************************************************** %* mex interface to Andy Liaw et al.'s C code (used in R package randomForest) %* Added by Abhishek Jaiantilal ( abhishek.jaiantilal@https://www.360docs.net/doc/4b17181681.html, ) %* License: GPLv2 %* Version: 0.02 % % Calls Regression Random Forest % A wrapper matlab file that calls the mex file % This does training given the data and labels % Documentation copied from R-packages pdf % https://www.360docs.net/doc/4b17181681.html,/web/packages/randomForest/randomForest.pdf % Tutorial on getting this working in tutorial_ClassRF.m %%************************************************************** % function model = classRF_train(X,Y,ntree,mtry, extra_options) % %___Options % requires 2 arguments and the rest 3 are optional % X: data matrix % Y: target values % ntree (optional): number of trees (default is 500). also if set to 0 % will default to 500 % mtry (default is floor(sqrt(size(X,2))) D=number of features in X). also if set to 0 % will default to 500 % % % Note: TRUE = 1 and FALSE = 0 below % extra_options represent a structure containing various misc. options to % control the RF % extra_options.replace = 0 or 1 (default is 1) sampling with or without % replacement % extra_options.strata = (not Implemented) % extra_options.sampsize = Size(s) of sample to draw. For classification, % if sampsize is a vector of the length the number of strata, then sampling is stratified by strata, % and the elements of sampsize indicate the numbers to be drawn from the strata. I don't yet know how this works. % extra_options.nodesize = Minimum size of terminal nodes. Setting this number larger causes

决策树算法研究及应用概要

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 Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract: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; Application 1 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

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。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

基于决策树的分类方法研究

南京师范大学硕士学位论文基于决策树的分类方法研究姓名：戴南申请学位级别：硕士专业：计算数学（计算机应用方向）指导教师：朱玉龙 2003.5.1

摘要厂｛数掘挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取具有潜在应用价值的知识或模式。模式按其作用可分为两类：描述型模式和预测型模式。分类模式是一种重要的预测型模式。挖掘分娄模式的方法有多种，如决策树方法、贝叶斯网络、遗传算法、基于关联的分类方法、羊Ｈ糙集和ｋ一最临近方、／法等等。，／驴Ｉ本文研究如何用决策树方法进行分类模式挖掘。文中详细阐述了几种极具代表性的决策树算法：包括使用信息熵原理分割样本集的ＩＤ３算法；可以处理连续属性和属性值空缺样本的Ｃ４．５算法；依据ＧＩＮＩ系数寻找最佳分割并生成二叉决策树的ＣＡＲＴ算法；将树剪枝融入到建树过程中的ＰＵＢＬＩＣ算法：在决策树生成过程中加入人工智能和人为干预的基于人机交互的决策树生成方法；以及突破主存容量限制，具有良好的伸缩性和并行性的ＳＩ，ｌＱ和ＳＰＲＩＮＴ算法。对这些算法的特点作了详细的分析和比较，指出了它们各自的优势和不足。文中对分布式环境下的决策树分类方法进行了描述，提出了分布式ＩＤ３算法。该算法在传统的ＩＤ３算法的基础上引进了新的数掘结构：属性按类别分稚表，使得算法具有可伸缩性和并行性。最后着重介绍了作者独立完成的一个决策树分类器。它使用的核心算法为可伸缩的ＩＤ３算法，分类器使用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶｉｓｕａｌｃ＋＋６．０开发。实验结果表明作者开发的分类器可以有效地生成决策树，建树时间随样本集个数呈线性增长，具有可伸缩性。。，，荡囊关键字：数据挖掘１分类规则，决策树，分布式数据挖掘

厉害了,决策树还可以这么画

厉害了,决策树还可以这么画？导语：决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。免费获取决策树软件：https://www.360docs.net/doc/4b17181681.html,/project/decisiontree/ 决策树符号决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。

第二步：拖放符号从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。第三步：添加文本

决策树决策过程流程图

决策树(decision tree) 又名：决策过程流程图，逻辑图，工作图概述决策树是指通过一系列的问题得出正确的决策或问题的解决方案。决策树是一种特殊的树图，但通常看起来像流程图。一般来说，决策树是由那些对可能重复发生情况的具有专业知识的人而绘制的，然后被那些没有专业知识并且需要独立作出决策的人所使用。适用场合 ·当需要作出决策或需要解决方案的问题重复出现时； ·当作出决策的思维过程已知，并且能够分解成一系列的问题时； ·决策树的典型应用包括排解纷争、紧急处理，以及对那些复杂的、关键的或很少使用的步骤进行文档化。实施步骤 1明确使用决策树的场合，并陈述需要作出的决定或需要解决的问题，然后写在卡片上放在水平工作台的最左端。 2用头脑风暴法来找出问题的答案。对每个问题而言，找出所有可能的答案。通常，答案可能有“是非”选择或是一系列的选择。把每个问题和答案写在卡片上放在工作台上。如果顺序有帮助的话，就按顺序排列问题，但是不需太在意顺序的正确性。 3确定问题是否需要按特定的顺序提问。如果不需要，选择一组有效的顺序。在工作台上通过重排卡片将问题排序，在答案和旁边的问题之间用箭头连接。 4检查决策树是否有遗漏的问题或答案，并且确信问题能够清楚地被理解和被正确地回答。 5测试树。设想反映一系列不同状况的情景，运用决策树来解决。当发现有问题时，对树进行改进。 6给没有专业知识的人设置一些情景并让他们使用决策树来作决策。如果他们不能够得出正确的决策，识别出产生错误的问题并且对树进行改进。示例图表5.20控制图选择树和图表5.68图形方法的决策树都是决策树的应用例子。注意事项 ·通常情况下某些问题优先级高于其他问题。 ·如果问题没有自然顺序，选择一个在大多数情况下能够迅速得出结论的顺序，使常见情况的问题排序优先于非常见情况的。 ·在由一系列是非问题组成的决策树中，试着调整树使每个分枝中是与非的位置保持一致。否则的话，当使用者没有注意到两者位置变换时就可能出错。 END

决策树归纳

决策树归纳关键词：分类，归纳，决策树，信息理论，知识获取，专家系统摘要：通过实例的归纳推理构建基于知识的系统的技术已经在若干实际应用中成功地证明。本文总结了合成在各种系统中使用的决策树的方法，并且详细描述了一个这样的系统ID3。最近研究的结果显示可以修改该方法以处理嘈杂和/或不完整的信息的方式。讨论了报告的基本算法的缺点，并且比较了克服它的两种手段。本文结束了当前研究方向的插图。 1.介绍由于人工智能首先在1950年代中期被认可为一门学科，机器学习已成为一个中心研究领域。可以给出这个突出的两个原因。学习的能力是智能行为的标志，所以任何将智力理解为现象的尝试都必须包括对学习的理解。更具体地，学习提供了构建高性能系统的潜在方法。学习研究由不同的子领域组成。在一个极端，有自适应系统监视自己的性能，并尝试通过调整内部参数来改善它。这种方法，大部分早期学习工作的特点，产生了自我完善的游戏程序（Samuel，1967），平衡杆（Michie，1982），解决问题（Quinlan，1969）和许多其他领域。一个完全不同的方法认为学习是以概念形式获取结构化知识（Hunt，1962; Winston，1975），?歧视网（Feigenbaum和Simon，1963）或生产规则（Buchanan，1978）。后一种机器学习的实际重要性已经被低估了，由基于知识的专家系统的出现。正如他们的名字所暗示的，这些系统由显式地表示而不是在算法中隐含的知识提供动力。驱动开拓性专家系统所需的知识通过领域专家和知识工程师之间的长期互动来编写。虽然通过该方法的典型的知识解释速率是每人每天的几个规则，但是用于复杂任务的专家系统可能需要数百或甚至数千个这样的规则。很明显，知识获取的面试方法不能跟上对专家系统的迅速增长的需求; Feigen-baum（1981）认为这是“瓶颈问题”。这种观点刺激了机器学习方法作为一种解释知识的手段的研究（Michie，1983）。本文集中在一个微观的机器学习和一系列的学习系统，已被用来建立一个简单的类型的知识为基础的系统。第2节概述了这个家庭的

基于决策树的分类算法

1 分类的概念及分类器的评判分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。对分类器的好坏有三种评价或比较尺度：预测准确度：预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用。分类技术有很多，如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。

新决策树例子

rpart包的rpart函数 Iris数据集 library(rpart) #加载rpart包 head(iris) #看看iris数据集里有哪些变量 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性分别是花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度用gini度量纯度 iris.rp1=rpart(Species~.,data=iris,method="class",parms=list(split="g ini")) # rpart(formula, data, method, parms, ...)得到决策树对象，其中（1）formula是回归方程的形式，y~x1+x2+…，iris一共有5个变量，因变量是Species,自变量是其余四个变量，所以formula可以省略为 Species~. （2）data是所要学习的数据集（3）method根据因变量的数据类型有如下几种选择：anova（连续型），poisson （计数型），class（离散型），exp（生存型），因为我们的因变量是花的种类，属于离散型，所以method选择class （4）parms可以设置纯度的度量方法，有gini（默认）和information（信息增益）两种。 plot(iris.rp1, uniform=T, branch=0, margin=0.1,main="Classification Tree\nIris Species by Petal and Sepal Length") #plot的对象是由rpart得到的决策树对象，可以把这课决策树画出来，其中（1） uniform可取T，F两个值，T表示图形在空间上均匀分配（2） branch刻画分支的形状，取值在0和1之间，branch=0是倒v型，branch=1是直角型，而当branch属于（0,1）时是梯形

C45决策树工具使用说明

C45决策树工具使用说明 1. 简介：本文档给出了有关C45决策树方法相关的一些资料，面向对象是研究人员。本文档的内容安排如下： 1． C45决策树方法的使用场合描述； 2． C45决策树如何训练，即C45_VC.exe使用说明； 3． C45决策树训练结果如何在代码中使用，即CAskC45编程说明； 4． C45的外围工具简介； 5． C45的原理说明； 6．联系方式。 2. 适合用C45解决的问题 C45是一种决策树的算法，可以理解为数据挖掘算法的一种。从大规模的数据中挖掘规律，这里的大规模数据一般是用属性来描述，属性本身可以是连续量，如语音数据的基频值；也可以使离散量，如句子中词的个数；还可以使枚举量，如26个词类，声韵母类型等。属性分为输入属性，和结论属性（或称决策属性）。结论属性就是我们希望从输入属性中得到的结果，如希望从输入的词性序列中预测某个位置是不是L3边界，或者根据前后的音调、基频等预测当前的音节应该是哪一类的韵律曲线。结论属性必须是枚举量（当然包括布尔量）。而规律则以决策树的形式来表示，其形式如，在C45_VC.txt或者Screen.txt中可以看到类似的输出结果： Decision Tree: e_lv <= 47.6 : 如果e_lv属性值小于等于47.6的话 | n_lv <= 45.8 : NeiWen (76.0/2.0) 如果n_lv值小于等于45.8，结论属性应该是NewiWen。| n_lv > 45.8 : NeiBuWen (44.0) 如果n_lv值大于45.8，结论属性应该是NewiBuWen。e_lv > 47.6 : 如果e_lv属性值大于47.6的话 | n_lv <= 45.8 : WaiWen (147.0) … | n_lv > 45.8 : WaiBuWen (32.0) … 注：n_lv <= 45.8 : NeiWen (76.0/2.0)中的76.0表示到这个决策分支的有76个例子，其中2.0是错误的例子数目。这里有可能出现小数，这是决策树根据概率计算过程中可能将一个例子划分到多个子分支，每个分支算是（0.几）个事例到此。这里同时给出关于使用C45决策树方法的一些注意事项： 1） C45是狂揉的，只要你给它输入属性和输出属性，即使输出和输入之间没有任何关系，决策树一样可以给出很不错的决策正确率，尤其是集内测试正确率。 2）要避免上述问题，两个方面重要：（1）集外测试，集内测试不说明问题。集外测试也要有一定的数目，这样才可以得到比较可信的测试结果。（2）输入数据量，理论上训练例子的个数应该是所有属性空间大小的10倍。属性空间大小计算为：每个属性可能的取值的种类数的连乘积。比如输入属性是3个词类，而每个词类可能有32种可能，则理论上需要的训练例子数为：32×32×32＝32768个。当然考虑到有些词类组合不可能出现，所需训练例子数可以筹减。 3）理论上，C45能自动排除那些不相关的属性，但是在训练数据稀疏的情况下，决策树一样会利用那些不相关的属性，得到一些结论。所以不能一咕脑儿把所有的属性扔给决策树，还是需要对输入属性与输出属性之间有没有关联进行仔细的分析。 4）决策树的结论属性不宜太多。超过20就是很不好了，因为决策树认为结论属性完全是枚举类型的，结论属性之间的各个可能的取值没有任何关系，如果问题中结论属性有一定的

决策树算法介绍

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E—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。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={ “优”，

决策树

决策树算法：什么是机器学习？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。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。决策树定义：机器学习中决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。决策树模型定义2.1（决策树）分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。 □——决策点，是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳方案。如果决策属于多级决策，则决策树的中间可以有多个决策点，以决策树根部的决策点为最终决策方案为最终决策方案。○——状态节点，代表备选方案的经济效果（期望值），通过各状态节点的经济效果的对比，按照一定的决策标准就可以选出最佳方案。由状态节点引出的分支称为概率枝，概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。 △——结果节点，将每个方案在各种自然状态下取得的损益值标注于结果节点的右端。

决策树分类-8页文档资料

基于专家知识的决策树分类概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。图1.JPG 图1 专家知识决策树分类器说明图专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。 1.知识（规则）定义规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。 2.规则输入

将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。 3.决策树运行运行分类器或者是算法程序。 4.分类后处理这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。知识（规则）定义分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤：（1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。（2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。（3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。这里就是C4.5算法。 4.5算法的基本思路基于信息熵来“修枝剪叶”，基本思路如下：从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。计算增益比率，取GainRatio（C0）的最大值作为划分点V0，将样本分为两个部分D11和D12。对属性C0的每一个值产生一个分支，分支属性值的相应样本子集被移到新生成的子节点上，如果得到的样本都属于同一个类，那么直接得到叶子结点。相应地将此方法应用于每个子节点上，直到节点的所有样本都分区到某个类中。到达决策树的叶节点的每条路径表示一条分类规则，利用叶列表及指向父结点的指针就可以生成规则表。

(完整word版)项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV

项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV 作者: 楼政一、决策者的工具包 “决策就是从多种方案中选择一个行动方针的认知过程。每一个决策过程都会产生一个最终选择。”这是在维基百科所阐述的。但它没有说的是，有些决策必须为未来发生的结果而做出。有数种工具可以用来帮助做出复杂的决策，即决策树分析和预期货币价值。二、预期货币价值（EMV，Expected Monetary Value） EMV是一种对概率和各种可能情景影响所做的平衡。以下两种方案，哪一种会提供更大的潜在收益呢？方案1 最好的情景(Best case)：盈利$180,000的概率为20%。 BC=20%*$180,000=$3 6,000 最坏的情景(Worst case)：损失- $20,000的概率为 15％。 WC= 15%*（- $ 20,000）=-$3,000 最可能的情景(Most likely case)：盈利$75,000元的概率为65％。 MLC= 65%*$75,000 = $48,750 Total EMV = BC+WC+MLC = $36,000+（-$3,000）+$48,750=$81,750 方案2 最好的情景(Best case)：盈利$200,000的概率为15%。BC=15%*$200,000=$30,00 最坏的情景(Worst case)：盈利$15,000的概率为25％。WC= 25%*$15,000 = $ 3,750 最可能的情景(Most likely case)：盈利$45,000元的概率为60％。 MLC= 60%*$ 45,000 = $ 27,000 Total EMV = BC+WC+MLC = $30,000+$3,750+$27,000=$60,750 你选择哪种方案？当然选方案一，因为它具有更高的EMV为$81,750。三、决策树分析（Decision Tree Analysis）在决策树分析中，一个问题被描述为一个图表，这个图表显示了所有可能行动、事件和回报（成果），在一段时期内不同的时间点对上述内容必须作出的选择。制造业的一个实例

决策树

3基于决策树的数据挖掘分析 3.1决策树分类概述决策树是一种分类技术。决策树是一种类似于流程图的树结构：其中每个内部节点(非数叶节点)表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶节点(或终节点)存放一个类标号，数的最顶层节点是根节点。决策树的根节点是所有样本信息量最大的属性，数的中间节点是以该节点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树分类技术能直观的表现知识，容易理解；决策树的构造不需要任何领域知识和参数设置，因此适合于探测式知识发现。决策树可以处理高维数据，获得的知识用树的形式表示很直观，容易理解。 3.2决策树的基本算法决策树的算法有很多种，例如ID3、CART、C4.5、PUBLIC、SLIQ、SPRINT、C5.0等等，早期最著名的决策树算法是由1986年Quinlan提出的 ID3算法，后来经过科研工作者的共同努力，对算法进行了多方面的改善，本文决策树模型采用C4.5算法，上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。 ID3算法 1.概念提取算法CLS 1) 初始化参数C={E},E包括所有的例子,为根. 2) IF C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止. ELSE 依启发式标准,选择特征Fi={V1,V2,V3,．．．Vn}并创建判定节点

划分C为互不相交的N个集合C1,C2,C3,．．．,Cn； 3) 对任一个Ci递归. 2. ID3算法 1) 随机选择C的一个子集W (窗口). 2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后). 3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子). 4) 组合W与已发现的意外,形成新的W. 5) 重复2)到4),直到无例外为止. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 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。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 3.3决策树的适用问题通常决策树算法适合解决具有以下特征的问题(陈工孟，2003)：（1）实例是由“属性一值“对表示的问题：实例是用一系列固定的属性和它们的值来描述的。在最简单的决策树学习中，每一个属性取少数的离散值，但扩展的算法允许处理值域为实数的属性。（2）目标函数具有离散的输出值的问题。

如何画决策树

如何画决策树？导语：决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。免费获取决策树软件：https://www.360docs.net/doc/4b17181681.html,/project/decisiontree/ 决策树符号决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。

第二步：拖放符号从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。第三步：添加文本

决策树算法总结

决策树决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1. 分支节点选取 (1) 1.2. 构建树 (3) 1.3. 剪枝 (10) 2. sk-learn 中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1. 算法介绍决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对 ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。决策树算法主要分为以下3个步骤： 1. 分支节点选取 2. 构建树 3. 剪枝 1.1. 分支节点选取分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 Entropy = -V p ” 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。 Gini = 1 - p： l-L