实验六、分类和回归树节点(C&RT)
利用KNIME进行数据挖掘的实验手册
数据挖掘实验手册本次实践分别用两个数据集来进一步学习如何在KNIME中对两个数据集进行分类，聚类和频繁模式挖掘算法的实践。
两个数据集均来自Kaggle网站的UCI Machine Learning。
一、蘑菇数据集蘑菇数据集来自于Mushroom Classification | Kaggle，该数据集总数据量为8124条，涉及特征包括菌盖形状、菌盖表面、气味等等22个字段，目标是对蘑菇是否有毒进行二分类，即有毒、无毒。
所有的特征都是离散分类特征，在Kaggle 上可以看到各特征的具体含义和属性取值。
本次实践使用的软件是KNIME Analytics Platform，其主界面如下：在本次实践过程主要涉及两个区域：工作区和节点选项板。
工作区放置操作节点和数据流，节点选项板则提供了不同功能的节点。
首先介绍两个基本概念：节点和数据流。
KNIME Analytics Platform进行的数据挖掘重点关注通过一系列节点运行数据的过程，我们将这一过程称为工作流。
也可以说KNIME Analytics Platform是以工作流这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。
通常，KNIME Analytics Platform将数据以一条条记录的形式读入，然后通过对数据进行一系列操作，最后将其发送至某个地方（可以是模型，或某种格式的数据输出）。
使用KNIME Analytics Platform处理数据的三个步骤：1.将数据读入KNIME Analytics Platform。
2.通过一系列操纵运行数据。
3.将数据发送到目标位置。
在KNIME Analytics Platform中，可以通过打开新的工作流来一次处理多个数据流。
会话期间，可以在KNIME Analytics Platform窗口右上角的流管理器中管理打开的多个数据流。
接下来我们开始对数据集进行操作：第一步创建流在左上角菜单栏选择“文件”→“新建流”，创建一个新的数据流。
分类问题和回归问题
分类问题和回归问题分类问题问题1：什么是分类问题？分类问题是指将输入数据划分到不同的类别中的问题。
在机器学习中，分类是一种监督学习方法，通过训练模型来预测分类标签。
分类问题可以是二分类问题（将数据分为两个类别）或多分类问题（将数据分为多个类别）。
问题2：如何评估分类问题？在分类问题中，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。
准确率是指模型正确预测的样本占总样本的比例；精确率是指预测为正例的样本中，实际为正例的比例；召回率是指实际为正例的样本中，被模型预测为正例的比例；F1分数是精确率和召回率的调和平均值。
问题3：常用的分类算法有哪些？常用的分类算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法等。
决策树通过构建树形结构进行分类预测；逻辑回归可以用于二分类问题，通过拟合一个逻辑斯蒂函数来建立分类模型；支持向量机通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类；朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类；K近邻算法通过计算样本之间的距离来进行分类。
回归问题问题1：什么是回归问题？回归问题是指通过给定输入数据，预测一个连续值的问题。
在机器学习中，回归是一种监督学习方法，通过训练模型来预测输出变量的连续值。
回归问题可以是一元回归（只有一个输入变量）或多元回归（有多个输入变量）。
问题2：如何评估回归问题？在回归问题中，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
均方误差是预测值和真实值之间差值的平方的均值；均方根误差是均方误差的平方根；平均绝对误差是预测值和真实值之间差值的绝对值的均值。
问题3：常用的回归算法有哪些？常用的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等。
线性回归通过拟合一个线性方程来进行预测；多项式回归通过拟合一个多项式方程来进行预测；支持向量回归通过寻找一个最优超平面来进行预测；决策树回归通过构建树形结构进行预测；随机森林回归通过多棵决策树进行预测。
回归树原理
回归树原理
回归树是一种基于树结构的预测模型。
它们适用于连续型数值型数据
的建模和预测，如房屋价格、股票价格等。
回归树的原理基于以下几个步骤：
1.数据划分：将数据划分为多个子节点，使得每个节点中的数据具有
相似的特征。
数据划分的过程需要选择一个特征，并设置一个分割点，将
数据集分成两个部分，这个过程需要寻找到最佳的分割点，使得节点分裂
后的误差最小。
2.节点生成：在分割后的叶子节点上，我们拟合一个线性回归方程，
用于预测该节点内所有数据的目标变量值。
3.预测：当新数据进来时，它会从树的根节点开始遍历，根据特征值
和分割点来走向对应的子节点，最终预测出该数据的目标变量值。
4.剪枝：为了避免过度拟合，我们需要对树进行剪枝操作，通过最小
化误差来确定需要剪枝的子树。
回归树的优点是易于理解和解释，同时它也能够处理非常大的数据集。
缺点是它容易陷入过度拟合，尤其是在树深度较大时。
这时候我们需要采
取一些剪枝等方法来避免过度拟合。
分类问题和回归问题
分类问题和回归问题分类问题和回归问题是机器学习中两类常见的问题类型。
分类问题是指根据给定的特征将数据分为不同的类别，而回归问题是指根据给定的特征预测数值型的输出。
本文将从定义、应用领域、解决方法等方面介绍分类问题和回归问题的基本概念和特点。
一、分类问题分类问题是机器学习中最常见的问题之一。
它的目标是根据给定的特征将数据分为不同的类别。
分类问题的应用非常广泛，例如垃圾邮件过滤、图像识别、医学诊断等。
分类问题的输出是离散的，通常是一个固定的类别标签。
在解决分类问题时，我们可以使用多种算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法通过学习训练数据集中的模式和规律，从而对新的数据进行分类。
其中，决策树算法通过构建一棵树状结构来进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，通过不断划分数据集来达到分类的目的。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
二、回归问题回归问题是机器学习中另一类常见的问题类型。
它的目标是根据给定的特征预测数值型的输出。
回归问题的应用也非常广泛，例如股票价格预测、房价预测、销量预测等。
回归问题的输出是连续的，通常是一个实数值。
解决回归问题的方法也有很多，常见的有线性回归、决策树回归、神经网络等。
线性回归是一种最简单的回归方法，通过拟合一个线性函数来建立特征和输出之间的关系。
决策树回归与分类问题中的决策树类似，不同之处在于叶节点存储的是输出值而不是类别标签。
神经网络是一种复杂的回归方法，通过多层神经元的连接和激活函数的非线性变换来建立输入和输出之间的映射关系。
分类问题和回归问题在目标和输出上存在较大的差异。
分类问题的目标是将数据分为不同的类别，输出是离散的类别标签；而回归问题的目标是预测数值型的输出，输出是连续的实数值。
另外，分类问题和回归问题在解决方法上也有所区别，分类问题常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；而回归问题常用的方法包括线性回归、决策树回归、神经网络等。
初识人工智能智慧树知到答案章节测试2023年海南软件职业技术学院
第一章测试1.人类一直在利用计算工具帮助自己思考。
最原始的计算工具可以追溯到（）。
A:小鹅卵石B:算盘C:计算机D:计算器答案:A2.一般认为，地处因格兰威尔特郡索尔兹伯里平原上的史前时代文化神庙遗址——巨石阵是古人用于的设施（）。
A:装饰大自然B:军事防御C:科学计算D:预测天文事件答案:D3.1900年，人们在希腊安提基特拉岛附近的罗马船只残骸上找到的机械残片被认为是（）。
A:天体观测仪的残片B:帆船的零部件C:海洋生物的化石D:外星人留下的物件答案:A4.据说在13世纪左右，想学加法和减法上德国的学校就足够了，但如果还想学乘法和除法，就必须去意大利才行。
这是因为当时（）。
A:意大利文化水平比德国高B:意大利人更聪明C:德国没有大学D:所有的数字都是用罗马数字写成的，使计算变得很复杂答案:D5.1821年，英国数学家兼发明家查尔斯•巴贝奇开始了第数学机器的研究，他研制的第一台数学机器叫（）。
A:分析机B:计算器C:差分机D:计算机答案:C6.1842年，巴贝奇请求艾达帮他将一篇与机器相关的法文文章翻译成英文。
艾达在翻译注释中阐述了关于一套机器编程系统的构想。
由此，艾达被后人誉为第一位（）。
A:数据科学家B:机械工程师C:计算机程序员D:法文翻译家答案:C7.用来表示机器的robot一词源于（）。
A:1920年卡雷尔•恰佩克的一出舞台剧B:1968年冯•诺依曼的移步手稿C:1934年卡斯特罗的一次演讲D:1946年图灵的一篇论文答案:A8.最初，computer一词指的是（）。
A:进行计算的人B:计算桌C:计算的机器D:计算机答案:A9.世界上第一台通用电子数字计算机是（）。
A:AdaB:ColossusC:ENIACD:SSEM答案:C10.计算机科学家常常会谈及建立某个过程或物体的模型，“模型”指的是（）。
A:拿卡纸和软木制作的复制品B:机械制造业中的模具C:类似航模的手工艺品D:能够表达事件运作的方式或规律的方程式答案:D第二章测试1.作为计算机科学分支的人工智能的英文缩写是（）。
试验六ABC分类法的Excel实现
《管理定量分析与软件应用》实验教学指导书刘远编著浙江师范大学文科综合实验教学中心目录《管理定量分析与软件应用》课程实验教学大纲 (1)实验一中英文科技论文检索 (4)实验二线性回归分析的SPSS操作 (9)实验三层次分析法的软件实现 (15)实验四运输问题的软件实现 (20)实验五风险决策的Excel实现 (25)实验六ABC分类法的Excel实现 (29)实验七使用WinQSB解决存储论问题 (33)实验八库存管理的Excel实现 (38)《管理定量分析与软件应用》课程实验教学大纲课程类别：管理类课程编号：0110100009 总课时：34 总学分：2课程负责人：刘远任课教师：刘远一、课程简介、目的与任务《管理定量分析与软件应用》为经济与管理学院工商管理专业的专业核心必修课程。
本课程侧重于企业管理领域内的定量分析方法的原理研究和实践运用。
在对主要数学理论和应用技术综合整理的基础上，结合企业管理的实际需求，对定量分析方法的各种应用思路和应用案例进行讲述和讨论，使学生提高已掌握的各种定量分析方法的综合应用能力，了解前沿的定量分析方法（包括多元线性回归、线性规划、不确定性决策、层次分析法、运输问题等）的基本原理和实施手段，掌握定量分析技术的学习方法。
二、课程的地位和作用课程的授课对象为工商管理专业大三的学生，主要教授一些常用的管理定量分析方法，辅以计算机软件进行求解。
一方面，本课程对学生之前学习的数学类课程（如微积分、统计学、线性代数）和计算机类课程（如Office、C语言等）是一种传承和延伸；另一方面，本课程也为学生们一年后的本科毕业论文写作提供强有力的理论支持。
本门课程的上机实验主要依托于学院文科综合实验室资源，结合课程中关键问题开设上机实验课，使学生们能够熟练地利用计算机软件（如Excel、SPSS、Win QSB、Lingo等）对相应的管理问题进行仿真求解，提高学生软件操作能力，增强学生对管理定量方法的兴趣。
cart回归树算法例题
CART（Classification and Regression Trees）回归树算法是一种常用的决策树学习方法，可以用于分类和回归问题。
以下是一个简单的CART回归树算法的例子：假设我们有一个数据集，包含两个特征（身高和体重）和一个目标变量（年龄）。
我们的任务是根据给定的身高和体重来预测一个人的年龄。
1. 特征选择：CART算法首先选择一个最优特征进行切分。
在本例中，我们可以选择身高作为最优特征。
2. 切分点选择：对于选择的身高特征，我们需要选择一个最优切分点来划分数据集。
假设最优切分点是1.7米。
3. 划分数据集：根据选择的切分点，我们将数据集划分为两部分：身高小于等于1.7米的数据集和身高大于1.7米的数据集。
4. 递归构建子树：对于每个划分的数据集，我们重复步骤1-3，直到满足停止条件（例如，所有样本都属于同一类别或达到预定的树深度）。
5. 输出决策树：最终得到的决策树就是我们的回归模型。
对于给定的身高和体重，我们可以根据决策树来预测年龄。
下面是一个简单的CART回归树的Python代码示例：```pythonfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import make_regressionimport numpy as np# 生成模拟数据X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1)# 划分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建CART回归树模型model = DecisionTreeRegressor(criterion='gini')model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集年龄y_pred = model.predict(X_test)# 输出预测结果和真实值print("Predictions:", y_pred)print("Real values:", y_test)```这个例子中，我们使用了scikit-learn库中的DecisionTreeRegressor类来构建CART回归树模型。
数据挖掘之随机森林算法实验报告
数据挖掘之随机森林算法实验报告太原师范学院实验报告Experimentation Report of Taiyuan Normal University系部计算机系年级⼤三课程⼤数据分析姓名XXX 同组者⽇期项⽬数据挖掘之随机森林算法⼀、实验⽬的1.了解随机森林。
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的⼀种算法，它的基本单元是决策树，⽽它的本质属于机器学习的⼀⼤分⽀——集成学习（Ensemble Learning）⽅法。
2.掌握随机森林的相关知识，信息、熵、信息增益等的概念。
3.掌握随机森林中数据分析的⼏种基本⽅法，决策树算法，CART算法等。
4.了解集成学习的定义和发展。
5.掌握随机森林的⽣成规则，随机森林的⽣成⽅法，随机森林的特点等相关知识。
⼆、实验内容1.结合⽼师上课所讲内容及课本知识，通过查找相关资料，学习与决策树，随机森林相关的知识。
2.查找相关例题，深⼊理解随机森林的各种算法。
3.找⼀个数据集，利⽤随机森林的相关算法训练随机森林，对样本进⾏判段并计算其判断的准确度。
三、实验仪器及平台计算机⼀台MATLAB 2018a四、实验原理1.随机森林的基本概念：通过集成学习的思想将多棵树集成的⼀种算法，它的基本单元是决策树，⽽它的本质属于机器学习的⼀⼤分⽀——集成学习（Ensemble Learning）⽅法。
随机森林的名称中有两个关键词，⼀个是“随机”，⼀个就是“森林”。
“森林”我们很好理解，⼀棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的⽐喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。
2.决策树2.1信息、熵、信息增益这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利⽤特征来分类时，确定特征选取顺序的依据。
2.2决策树算法决策树算法是⼀种逼近离散函数值的⽅法。
它是⼀种典型的分类⽅法，⾸先对数据进⾏处理，利⽤归纳算法⽣成可读的规则和决策树，然后使⽤决策对新数据进⾏分析。
本质上决策树是通过⼀系列规则对数据进⾏分类的过程。
机器学习算法分类
机器学习算法分类是否在⼈类监督下进⾏训练（监督，⽆监督和强化学习）在机器学习中，⽆监督学习就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在⼀起归位⼀类；⽽监督型学习就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输⼊有输出。
所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。
回归和分类的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。
分类KNN向量机SVC朴素贝叶斯决策树DecisionTreeClassifier随机森林RandomForestClassifier逻辑回归--》softmax回归回归线性回归--》岭回归 lasso回归向量机SVR决策树DecisionTreeRegressor随机森林回归RandomForestClassifier⼀. K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）（分类）K-近邻是⼀种分类算法，其思路是：如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。
⼆．⽀持向量机SVM（可分类，可回归）在 SVM 中，选择⼀个超平⾯，它能最好地将输⼊变量空间划分为不同的类，要么是 0，要么是 1。
在 2 维情况下，可以将它看做⼀根线。
三．朴素贝叶斯（Naive Bayesian）（分类）计算参考：四. 线性回归算法 Linear Regression（回归）线性回归就是根据已知数据集求⼀线性函数，使其尽可能拟合数据，让损失函数最⼩，常⽤的线性回归最优法有最⼩⼆乘法和梯度下降法。
线性回归⼜分为两种类型，即简单线性回归（simple linear regression)，只有 1 个⾃变量；多变量回归（multiple regression)，⾄少两组以上⾃变量。
岭回归（也称为 Tikhonov 正则化）是线性回归的正则化版：在损失函数上直接加上⼀个正则项。
决策树实验内容
决策树实验内容决策树（Decision Tree）是一种常用的用来进行分类和回归分析的机器学习方法。
本实验的目标是学习决策树的基本原理、构建决策树模型以及评估决策树模型的性能。
1.决策树的基本原理决策树可以看作由节点和边组成的树状结构。
每个节点代表一个特征属性，而边则代表该属性的取值。
通过根据各个特征属性的取值不同，将数据分割成不同的子集，最终得到一个树的结构，其中的每个叶子节点代表一个分类或回归的结果。
2.构建决策树模型构建决策树模型的过程可以分为三个步骤：a.特征选择：在每个非叶子节点上选择一个最优的特征属性进行划分。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
b.决策树生成：根据选择的特征进行决策树的生成，直到满足终止条件。
终止条件可以是所有的样本都属于同一类别，或者样本中没有特征属性可用于划分。
c.决策树剪枝：为了防止过拟合，需要对生成的决策树进行剪枝操作。
剪枝的目标是在保持预测准确率的前提下，尽可能简化决策树结构。
3.决策树模型的性能评估决策树模型的性能评估可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
其中，准确率表示模型对样本的正确分类率，精确率表示正样本预测的准确率，召回率表示正确预测正样本的能力，F1值综合了精确率和召回率。
4.实验步骤为了进行决策树实验，我们可以按照以下步骤进行：a.数据准备：选择一个适合的数据集，可以是分类问题或回归问题。
对于分类问题，可以选择一些已经处理过的公开数据集，如鸢尾花数据集；对于回归问题，可以选择一些连续值的数据集，如波士顿房价数据集。
b.特征选择：根据数据集的特点，选择适合的特征选择方法，如信息增益法。
c.构建决策树模型：根据选择的特征选择方法，使用数据集进行决策树的生成。
d.决策树剪枝：对生成的决策树进行剪枝操作，可以使用预留法或交叉验证法来确定剪枝的效果。
e.模型评估：使用测试集对构建的决策树模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
python利用逻辑回归进行分类实验报告
python利用逻辑回归进行分类实验报告逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用来解决二分类问题。
在本篇文章中，我们将使用Python来进行逻辑回归的分类实验，并对实验结果进行分析和解释。
我们需要导入所需的库和数据集。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库来进行逻辑回归模型的建立和训练。
同时，我们还需要使用一个合适的数据集来进行分类实验。
在本次实验中，我们选择使用鸢尾花数据集（Iris Dataset）作为我们的样本数据。
鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集，它包含了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），并且分为3类（Setosa、Versicolor、Virginica）。
我们将使用该数据集来建立一个模型，来预测鸢尾花的类别。
接下来，我们需要对数据集进行预处理。
首先，我们需要将数据集分为特征集和标签集。
特征集是用来训练模型的输入数据，而标签集是对应的输出结果。
我们可以使用鸢尾花数据集中的前4个特征作为特征集，将鸢尾花的类别作为标签集。
然后，我们将数据集分为训练集和测试集。
训练集用来训练模型，而测试集用来评估模型的性能。
在本次实验中，我们选择将数据集的70%作为训练集，30%作为测试集。
可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数来进行数据集的划分。
接下来，我们可以使用逻辑回归算法来建立模型。
在scikit-learn 库中，逻辑回归模型的类为LogisticRegression。
我们可以创建一个逻辑回归对象，并使用训练集来训练模型。
训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。
常用的评估指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）。
在本次实验中，我们将使用准确率来评估模型的性能。
我们可以对模型进行解释和分析。
通过观察模型的系数（Coefficients），可以了解各个特征对于分类结果的影响程度。
c++关于树的知识点
c++关于树的知识点C++关于树的知识点一、树的基本概念1、树是一种有序的数据结构，它由节点组成，每个节点有一个根，一个父节点，可以有零个或多个子节点。
2、每个节点都有一个唯一的路径，从根节点到它的子节点的路径称为节点的路径。
3、树是递归的数据结构，每一个子节点都可以看作是另一个子树。
4、树的高度是指根节点到最深节点的最长路径的长度。
5、树的深度是指一个节点到另一个节点的最短路径的长度。
二、树的属性1、二叉树：每个节点最多有两个子节点的树称为二叉树。
2、多叉树：每个节点有多个子节点的树称为多叉树。
3、多路树：每个节点有多个子树的树称为多路树。
4、完全二叉树：每个节点都有两个或没有子节点，并且所有叶子节点都在同一层的树称为完全二叉树。
5、完美二叉树：每个节点都有两个子节点，并且所有叶子节点都在同一层的树称为完美二叉树。
三、树的操作1、插入：将新节点插入树中的特定位置。
2、删除：从树中删除特定节点。
3、查找：在树中查找特定节点。
4、遍历：按特定顺序访问树中的所有节点。
四、树的遍历方法1、前序遍历：先访问根节点，再访问它的左右子树。
2、中序遍历：先访问根节点的左子树，再访问根节点，最后访问右子树。
3、后序遍历：先访问左右子树，然后访问根节点。
4、层次遍历：从根节点开始，沿着树的宽度访问，先访问第一层，再访问第二层，依次类推。
五、树的应用1、树可以用来表示文件系统结构。
2、树也可以用来表示组织结构，如政府机构和企业组织结构。
3、树是高效的数据结构，通常用于存储和检索大量数据。
4、树还被用来表示数学表达式，语法分析、决策分析等。
分类问题和回归问题
分类问题和回归问题1. 引言分类问题和回归问题是机器学习领域中两个重要的问题类型。
分类问题是指将输入数据分为不同的类别，而回归问题是指根据输入数据预测一个连续的输出值。
本文将从定义、应用场景、算法选择、评估指标等方面对分类问题和回归问题进行全面详细的介绍和分析。
2. 分类问题2.1 定义分类问题是指根据输入数据的特征将其分为不同的类别。
在分类问题中，我们已经知道了一些已经被标记好的数据，我们的目标是通过学习这些数据的模式，对未知数据进行分类预测。
2.2 应用场景分类问题在现实生活中有着广泛的应用。
例如，在垃圾邮件过滤中，我们可以根据邮件的特征（如发件人、主题、内容等）将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件；在医学诊断中，我们可以根据患者的症状和检测结果将其分为不同的疾病类型；在金融风控中，我们可以根据客户的信用记录、财务状况等将其分为不同的风险等级。
2.3 算法选择在解决分类问题时，我们可以选择不同的算法进行建模和预测。
常用的分类算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
选择合适的算法需要考虑数据的特点、算法的复杂度、模型的解释性等因素。
•决策树是一种基于树结构的分类算法，通过对数据进行逐步划分，构建一个树形模型来进行分类预测。
决策树算法简单易懂，但对数据的噪声和特征的缺失比较敏感。
•逻辑回归是一种广义线性模型，通过将线性回归的结果映射到一个概率范围内，来进行分类预测。
逻辑回归算法计算速度快，模型解释性强，但对特征之间的相关性比较敏感。
•支持向量机是一种通过寻找最优超平面来进行分类的算法。
支持向量机算法在高维空间中的分类效果较好，但对大规模数据的处理较慢。
•朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算后验概率来进行分类预测。
朴素贝叶斯算法计算速度快，对缺失数据和噪声较鲁棒，但对特征之间的相关性较强的数据效果较差。
•神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间的连接来进行分类的算法。
神经网络算法在处理非线性问题和大规模数据时效果较好，但对数据的要求较高，模型训练时间较长。
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”。
统计学中的回归树模型
统计学中的回归树模型统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而回归树模型是其中一种重要的方法。
回归树模型通过将数据集划分为不同的区域，每个区域内的数据具有相似的特征，从而建立了一棵树状结构。
本文将介绍回归树模型的基本原理、应用场景以及优缺点。
一、回归树模型的基本原理回归树模型的基本原理是通过将自变量空间划分为多个矩形区域，每个区域内的数据具有相似的特征。
在构建回归树时，首先选择一个自变量作为划分变量，并选择一个划分点将数据集分为两部分。
然后，对每个子集重复上述过程，直到满足某个停止准则为止。
最终，每个叶节点都对应一个区域，该区域内的数据通过叶节点上的平均值来预测。
回归树模型的构建过程可以用以下步骤总结：1. 选择一个自变量作为划分变量。
2. 选择一个划分点将数据集分为两部分。
3. 对每个子集重复上述过程，直到满足某个停止准则为止。
4. 每个叶节点对应一个区域，通过叶节点上的平均值来预测。
二、回归树模型的应用场景回归树模型在实际应用中有着广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用场景：1. 房价预测：回归树模型可以通过房屋的各种特征（如面积、地理位置等）来预测房价。
通过构建回归树模型，可以将数据集划分为不同的区域，每个区域内的房屋具有相似的特征和价格水平。
2. 股票价格预测：回归树模型可以通过分析股票的历史数据（如交易量、市盈率等）来预测未来的股票价格。
通过构建回归树模型，可以将数据集划分为不同的区域，每个区域内的股票具有相似的特征和价格趋势。
3. 用户行为分析：回归树模型可以通过分析用户的行为数据（如点击量、购买量等）来预测用户的行为。
通过构建回归树模型，可以将数据集划分为不同的区域，每个区域内的用户具有相似的行为特征。
三、回归树模型的优缺点回归树模型作为一种常用的统计学方法，具有以下优点：1. 解释性强：回归树模型可以将数据集划分为不同的区域，每个区域内的数据具有相似的特征，从而更容易理解和解释模型的结果。
分类和回归树CART教学课件
CART算法的计算复杂度相对较低，对于大规模数据的处理速度较快 。
缺点
容易过拟合
CART算法倾向于构建完全准 确的决策树，这可能导致在训 练数据上的性能很好，但在测 试数据上的性能较差，即过拟 合。
对异常值敏感
CART算法对异常值比较敏感 ，异常值可能会对树的生成产 生较大影响。
可能产生泛化能力较差的 模型
树的评估
要点一
总结词
树的评估是通过使用测试数据集来评估模型的表现，以避 免过拟合和欠拟合问题。
要点二
详细描述
在CART算法中，树的评估是在训练过程中使用测试数据集 来评估模型的表现。通过比较测试数据集上的预测结果和 真实结果，可以评估模型的准确率、精度、召回率等指标 。此外，还可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能 力。评估结果可以用于调整模型参数、改进特征选择和剪 枝策略等，以提高模型的表现。
高维特征的处理
随着数据维度的增加，如何有效地处理高维特征 ，避免维度诅咒，是CART算法面临的一个重要 问题。
深度学习与CART算法的融合
探索如何将深度学习的思想与CART算法相结合 ，以实现更强大的特征学习和模型表达能力。
未来可能的应用前景
金融风险评估
利用CART算法构建风险评估模型，帮助金融机构识 别和预防潜在的风险。
树的剪枝
总结词
树的剪枝是为了解决过拟合问题，通过去除 部分分支来简化模型。
详细描述
在CART算法中，树的剪枝是通过去除部分 分支来简化模型的过程。剪枝的目的是提高 模型的泛化能力，减少过拟合的风险。剪枝 可以通过后剪枝和预剪枝两种方式进行。后 剪枝是在生成完整的决策树后进行剪枝，而 预剪枝是在生成决策树的过程中提前停止树 的生长。
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有关其他选项的说明，例如过滤节点和规则集，请参阅Clementine帮助。
根据当前树生成模型
可使用此流生成模型，该模型可根据分配到节点的记录的积极响应率对这些记录进行评分。在交互树窗口的“查看器”选项卡上，从“生成”菜单中选择生成模型。
实验报告
学院
南徐学院
班级
09428031
姓名
朱亚军
成绩
课程
名称
数据挖掘
实验项目
T)
指导教师
教师评语
教师签名：
年月日
一、实验目的
1、掌握C&RT分类算法。
2、掌握决策树的建立和修剪
3、了解C&RT分类算法在管理决策中的应用。
二、实验内容
1、C&RT分类算法建立决策树
三、实验步骤
在“查看器”选项卡上，单击根节点以选中它并从菜单中选择以下项：
树生成树和修剪
生成的树具有五层和五个终端节点。（要查看整个树，可使用缩放工具或单击工具栏右侧的图窗口工具按钮。）如果尚未选中修剪选项，则树可能会复杂得多。修剪操作基于成本复杂性算法，此算法可根据终端节点数调整风险评估。
2、生成模型和节点以便评分
分类和回归树节点(C&RT)是一种基于树的分类和预测方法，此方法使用递归分区将训练记录分割为多个具有相似的输出字段值的段。在本示例中，将C&RT应用于某市场研究，其中的目标字段为有意预订有线电视交互服务。预测变量字段包括年龄、性别、教育、收入类别、每天看电视的时间和子女数（按有序集合编码，因为值8表示8个或更多）。
如果需要，可将此生成的模型保存到模型选项板上以备将来的数据使用。右键单击流中的NEWSCHAN1模型并选择添加到模型选项板。然后单击模型选项板上的模型并选择保存模型。
生成选择节点
还可以生成选择节点，该节点包括所有落在节点2和13中的记录。然后，可以使用具有新数据的选择节点确定哪些用户最有可能对预订做出积极的响应。
►在交互树窗口中，使用按住Ctrl键并单击的方法选中节点2和13。
►从“生成”菜单中，选择选择节点。
生成的选择节点位于流工作区中。
该生成的选择节点可根据在交互树窗口中为节点2和13选择的标准来构建表达式。
►将生成的选择节点连接到流中的类型节点上。
►将表连接到选择节点并执行该表以查看记录。注意，此次仅选中226个记录而不是原来的442个记录。
此时将出现“生成新模型”对话框。在“生成新模型”对话框中，输入新模型的名称（可选），然后单击确定。该模型位于流工作区中。
在流工作区中，将生成的NEWSCHAN1模型连接到类型节点。
在生成的NEWSCHAN1模型中，单击设置选项卡，选择计算置信度和规则ID，然后单击确定。
连接表节点并执行流。
已执行的表中显示了可能接受有线电视服务预订的用户的记录。$R-NEWSCHAN列显示了对这些记录的预测结果。如果某记录显示的值为1，则可以预测该用户对预订的响应为是。
在“专家”选项卡上选择专家模式并选择修剪树和使用标准误规则。将最小杂质改变值设置为0.003。增加此值可避免进行改进意义十分微小的分割，从而倾向于生成较简单的树。
要指定停止标准，可在“专家”选项卡上单击停止。在“停止标准”对话框中选择使用绝对值。将最小绝对临界值更改为25和10，然后单击确定。
行节点。此时将出现交互树窗口，在其中可以生成并编辑树。
树模型使用简单，易于理解。系统将构建树并递归分割每个分支直到符合一个或多个停止标准为止。然后，可根据使用的建模方法在每个分割处自动选择最合适的预测变量。
如本示例所示，可使用树生成模型或选择节点并将其应用到以后的数据集中。
四、实验体会
掌握了C&RT分类算法，掌握了决策树的建立和修剪并了解了C&RT分类算法在管理决策中的应用。
此示例使用名为Newschancart.str的流，此流引用名为NewsChan.sav的数据文件。可以从任何Clementine Client安装软件的Demos目录下找到这些文件，也可以通过从Windows的开始菜单下选择Start > [All] Programs > SPSS Clementine12.0> Demos来访问这些文件。文件Newschancart.str位于Base_Module目录下。
最初，仅显示根节点。统计显示训练数据中有442个记录。因为尚未分割树，因此所有的记录(100%)都落在此节点中。在整个示例中，有215个记录对预订的响应为是，其总响应率为48.6%。使用树模型，我们可以尝试是否能够通过找到最有可能作出积极响应的子组来提高此匹配率。
提示：要查看字段标签，例如否和是响应的标签，可单击菜单栏上的显示字段和值的标签按钮
1、创建树
要创建流，可执行下列操作：
在Demos文件夹中添加指向NewsChan.sav的SPSS文件源节点。为流添加类型节点。
在类型节点中选择读取值以实例化字段。选择NEWSCHAN并将其类型设置为标志，将其方向设置为输出。其他所有字段用作预测变量（输入）。
将C&RT节点连接到类型节点。在“模型”选项卡上，选择启动交互会话作为构建选项。这样，在执行节点时将启动“交互树”窗口，通过该窗口可以在生成模型之前生成并编辑树。
今后还可将此选择节点应用于其他数据集中；可根据同样的已定义的年龄、收入、教育和性别属性过滤这些新数据。
本示例演示了如何在市场研究中应用C&RT节点和决策树来确定那些愿意预订有线电视交互服务的用户。通过使用预测变量，例如年龄、性别、教育、收入类别、每天看电视的时间和子女数，我们可以预测和分类响应以便在商业竞争中获取最高响应率。