机器学习-决策树学习

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机器学习--决策树算法（ID3C4.5）

机器学习--决策树算法（ID3C4.5）在⽣活中，“树”这⼀模型有很⼴泛的应⽤，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻⽽⼴泛的影响。

在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。

如名所⽰，它使⽤树状决策模型。

它不仅仅是在数据挖掘中⽤户获取特定⽬标解的策略，同时也被⼴泛的应⽤于机器学习。

如何使⽤树来表⽰算法为此，我们考虑使⽤泰坦尼克号数据集的⽰例，以预测乘客是否会⽣存。

下⾯的模型使⽤数据集中的3个特征/属性/列，即性别，年龄和SIBSP（配偶或⼉童的数量）。

这是⼀棵体现了⼈性光辉的决策树。

树的形状是⼀棵上下颠倒的决策树，叶⼦节点在下，根节点在上。

在图像中，⿊⾊中的粗体⽂本表⽰条件/内部节点，基于树分成分⽀/边缘。

不再分裂的分⽀结束是决策/叶⼦，在这种情况下，乘客是否被死亡或幸存，分别表⽰为红⾊和绿⾊⽂本。

虽然，⼀个真实的数据集将有很多功能，这只是⼀个更⼤的树中的部分分⽀，但你不能忽略这种算法的简单性。

该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。

该⽅法更常见于来⾃数据的学习决策树，并且在树上被称为分类树，因为⽬标是将乘客分类为幸存或死亡，上⾯所展⽰的决策树就是分类树。

回归树以相同的⽅式表⽰，例如⽤于预测房⼦价格的连续价值。

通常，决策树算法被称为CART或分类和回归树。

那么，算法⽣成的背后发⽣了什么呢？如何⽣成⼀个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进⾏分裂，以及在什么时候停⽌。

因为⼀棵树通常是随意⽣长的，你需要修剪它，让它看起来漂亮（研究如何⽣成决策树）。

ID3算法ID3算法⽣成决策树ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是决策树⽣成算法的⼀种，基于奥卡姆剃⼑原理(简约原则) 1。

是Ross Quinlan发明的⼀种决策树算法，这个算法的基础就是上⾯提到的奥卡姆剃⼑原理，越是⼩型的决策树越优于⼤的决策树，尽管如此，也不总是⽣成最⼩的树型结构，⽽是⼀个启发式算法。

机器学习-决策树-ppt

例如：我们要对“这是好瓜吗”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断：我们先看“它是什么颜色”，如果是“青绿色”再看“它的根蒂是什么形态”，如果是“蜷缩”，我们在判断“它敲起来是什么声音”，最后，我们得出最终的决策：这是个好瓜，这个过程如下：
决策树的基本组成部分：决策结点、分支和叶子。
主要内容
决策树基本概念基本流程划分选择剪枝处理
决策树

决策树基本概念
决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。在各种分类算法中，决策树是最直观的一种。在机器学习中也是一种常用方法。
我们希望从给定的训练集中学得一个模型用来对新示例进行分类，这一分类过程称为“决策”过程。决策树是基于树结构进行决策的。
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度”（即分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别）
以下表的西瓜数据为例
以属性“色泽”为例，它有三个可能取值{青绿，乌黑，浅白}，记为：D1==青绿，D2=乌黑，D3=浅白算 D1包含{1，4，6,10,13,17}6个样例，其中正比例 P1=3/6，反比例P2=3/6；D2包含{2,3,7,8,9，15}6个样例，其中正比例P1=4/6，反比例P2=2/6；D3包含 {5,11,12,14,16}5个样例，其中正比例P1=1/5，反比例P2=4/5。
决策树算法
目前已有多种决策树算法：CLS、ID3、CHAID、C4.5、 CART、 SLIQ、SPRINT等。著名的ID3（Iterative Dichotomiser3）算法是 J.R.Quinlan在1986 年提出的，该算法引入了信息论中的理论，是基于信息熵的决策树分类算法。
决策树ID3算法
剪枝分为“预剪枝”和“后剪枝”。预剪枝是在决策树生成过程中，对每个节点在划分之前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树的泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。

机器学习中的决策树与贝叶斯网络

机器学习中的决策树与贝叶斯网络随着计算机处理能力的不断提高，机器学习作为一种应用人工智能思想的技术，被广泛应用于数据分析、预测、分类等问题的解决上。

机器学习的模型比较繁多，其中决策树和贝叶斯网络是比较常见的两种。

一、决策树决策树是一种基于树形结构的决策分析模型，解决的问题是分类问题和回归问题。

在分类问题中，每一个叶子节点代表着一个类别，每一次分类操作基于一个属性进行分裂，使得分裂后的簇内差异最小，簇间差异最大。

在回归问题中，每一个叶子节点上的值是一个数值，对于每一个非叶子节点，基于一个属性进行分裂并保证分裂后的误差最小。

决策树的优点在于：1.易于理解和解释，适用于处理有缺失值的数据，对于选择属性的问题具有较好的不确定性处理能力；2.可使用在连续型和离散型的特征变量上，使得它在处理含有时间和序列的数据时也拥有很好的表现；3.运行速度快，使用相对简单，它们通常都是乘法和加法运算，如果样本量不是非常大，训练速度相对较快。

决策树的缺点在于：1.容易过度拟合，树的深度越大，过度拟合问题就越严重，需要进行一定的剪枝操作；2.对于类别数量较多的分类问题，错误率会变得较高，因为在构造树的时候可能会出现一些分类较少的类别，但是它们也拥有自己的叶子节点；3.决策树是一个贪婪算法，只会考虑当前最优的切分点，而不会考虑全局最优解，因此构造的树可能不是最优决策树。

二、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的条件依赖关系，并且使用概率的方法来进行推理和决策。

它的构造包括两个步骤：第一步是构建结构，通过相关性分析确定变量之间的依赖关系；第二步是构建参数，计算变量之间的条件概率。

贝叶斯网络在处理不确定性问题上有很好的表现，因为对于贝叶斯网络中每个节点，可以通过给定其他节点的信息，计算该节点的后验概率。

贝叶斯网络的节点可以是离散的或连续的，因此在处理混合数据时的优势也比较显著。

贝叶斯网络的优点在于：1.可用于推断原因和效果，以及预测新数据；2.具有较好的不确定性处理能力，对于处理含噪声的数据、数据不完备或者数据不准确的情况有着较好的表现；3.贝叶斯网络建立在概率基础上，因此它是非常可靠的，能够提供全面和可靠的决策结果。

了解机器学习中的随机森林算法和决策树模型

了解机器学习中的随机森林算法和决策树模型一、介绍机器学习中的随机森林算法和决策树模型是常用的监督学习方法，被广泛应用于分类和回归问题。

本文将详细介绍这两个模型的原理以及它们在机器学习中的应用。

二、决策树模型1. 原理决策树是通过一系列的判断条件对数据进行分类或预测的模型。

其原理是基于对样本特征属性进行分割，直至得到能够完全分开不同类别的叶节点。

决策树模型具有易于理解、可解释性强等优点，适用于处理有离散特征和连续特征的数据集。

2. 构建过程决策树模型构建过程包括选择最佳划分属性、生成子节点以及递归构建子树等步骤。

通过计算划分属性的信息增益或其他指标，选择最佳属性作为当前节点的分裂条件。

然后将数据集按照该属性值进行划分，并递归地生成子节点，直到满足停止条件（如达到叶节点或深度限制）为止。

3. 应用领域决策树模型在多个领域都能得到广泛应用。

例如，在医学领域，可以利用决策树模型对患者的症状和各种检测指标进行分类，以辅助医生做出诊断决策。

在金融领域，可以通过构建决策树模型进行信用评分，帮助银行判断借款人的还款能力。

三、随机森林算法随机森林是一种基于集成学习思想的算法，它由多个决策树组成。

它通过对原始数据集进行有放回抽样（bootstrap）得到多个样本子集，并利用这些子集构建不同的决策树。

最后通过投票或平均等方式综合各决策树的结果来做出最终预测。

随机森林算法能够处理高维度数据和离群点，并且不容易过拟合。

2. 构建过程随机森林算法包括两个重要步骤：创建随机子集和构建决策树。

创建随机子集时，首先从原始数据集中进行有放回抽样得到训练集，然后再从每个特征子集中选择最佳划分属性。

构建决策树的过程与决策树模型相似，但在节点划分时只考虑随机子集中的一部分特征。

3. 应用领域随机森林算法被广泛用于文本分类、图像识别、推荐系统等领域。

在文本分类中，可以利用随机森林对文章或评论进行情感分析，帮助企业了解用户对其产品的态度。

在推荐系统中，可以利用随机森林对用户的历史行为进行分析，并给出个性化的推荐结果。

请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法

请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
1. 决策树：决策树是最常见的机器学习算法之一，是一种将数据（此
处即有关问题的观察和测量数据）映射到潜在结果（由结论和动作组成）的分类方法。

它通常适用于复杂的问题，可以自动分析和分类数据，从而有助于解决现实世界中的挑战性问题。

2. 聚类分析：聚类分析是一种机器学习和数据挖掘算法，它使用输入
数据创建一组相似元素的分组，并将不相似元素分为不同组。

它是一
种无监督学习，无需有任何先验知识，可以自动分析出模式和结构。

3. 线性回归：线性回归是机器学习中最重要的算法之一，它旨在为某
个变量或结果预测另一个变量或结果的值。

它允许我们预测和解释现
实世界中的客观观察。

通过线性回归，可以找到数据变量之间的关系，并应用该关系预测另一变量的值。

4. 支持向量机：支持向量机（SVM）是一种机器学习技术，它可以用
来解决分类和回归问题。

它不同于传统的感知机技术，能够解决非线
性问题。

它可以用来构建分类器，识别明确的目标和特征，通过拟合
相关性分析，以对不同的对象实行有效的分类。

《机器学习（周志华）》笔记--决策树（3）--剪枝处理：预剪枝、后剪枝、预剪枝与后剪枝优缺点比较

《机器学习（周志华）》笔记--决策树（3）--剪枝处理：预剪枝、后剪枝、预剪枝与后剪枝优缺点⽐较五、剪枝处理过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分⽀过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集⾃⾝的⼀些特点当作所有数据都具有的⼀般性质导致过拟合。

剪枝：对付过拟合的⼀种重要⼿段，通过主动去掉⼀些分⽀来降低过拟合的风险。

基本策略：预剪枝和后剪枝。

预剪枝：对每个结点划分前先进⾏估计，若当前结点的划分不能带来决策树的泛化性能的提升，则停⽌划分，并标记为叶结点。

后剪枝：现从训练集⽣成⼀棵完整的决策树，然后⾃底向上对⾮叶⼦结点进⾏考察，若该结点对应的⼦树⽤叶结点能带来决策树泛化性能的提升，则将该⼦树替换为叶结点。

如何评估：留出法，即预留⼀部分数据⽤作“验证集”以进⾏性能评估。

举例：我们将西⽠数据集随机分成两部分，如图5.0.1所⽰：图 5.0.1 假设我们采⽤信息增益准则来进⾏划分属性选择，则从图5.0.1的训练集中会⽣成⼀个决策树，如图5.0.2. 图5.0.2 划分前：5个正例，5个负例，拥有样本数最对的类别。

根据前⾯讲到的信息增益准则，得到了⼀个决策树。

进⾏了5次划分1、预剪枝基于信息增益准则，我们会选取属性“脐部”来对测试集进⾏划分，并产⽣三个分⽀。

然⽽，是否应该进⾏这个划分呢？预剪枝要对划分前后的泛化性能进⾏估计。

划分之前，所有样例集中在根结点，如图5.1.1 图5.1.1 在⽤属性“脐部”划分之后，如图5.1.2 图5.1.2 基于预剪枝策略从表5.0.1数据所⽣成的决策树如图5.1.3 图5.1.32、后剪枝后剪枝先从训练集中⽣成⼀棵完整的决策树，其验证集精度测得为 42.9%。

⾸先考虑结点⑥，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{7，15}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度提⾼⾄ 57.1%，于是决定剪枝：然后考虑结点⑤，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{6，7，15}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度仍为 57.1%，可以不剪枝：对结点②，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{1，2，3，14}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度提升⾄ 71.4%，决定剪枝：对结点③和①，先后替换为叶结点，均未测得验证集精度提升，于是不剪枝：最终，后剪枝得到的决策树：3、预剪枝与后剪枝优缺点⽐较（1）时间开销 • 预剪枝：训练时间开销降低，测试时间开销降低 • 后剪枝：训练时间开销增加，测试时间开销降低（2）过/⽋拟合风险 • 预剪枝：过拟合风险降低，⽋拟合风险增加 • 后剪枝：过拟合风险降低，⽋拟合风险基本不变（3）泛化性能：后剪枝通常优于预剪枝。

机器学习中的决策树剪枝与集成学习

机器学习中的决策树剪枝与集成学习决策树剪枝和集成学习是机器学习中常用的两种技术，它们能够提高决策树模型的性能和泛化能力。

下面分别介绍决策树剪枝和集成学习的原理和应用。

决策树剪枝是一种用于降低决策树模型复杂度的技术。

决策树模型通过将训练样本按照特征进行划分，生成一棵树状结构来表示决策过程。

但是，如果决策树生长过深或过宽，容易导致模型过拟合，泛化能力较差。

决策树剪枝的目的是通过优化决策树的结构，降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。

决策树剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种策略。

预剪枝是在决策树生长过程中，根据一些准则提前停止递归划分的过程，从而限制了决策树的生长。

常见的预剪枝策略有：限制树的最大深度、限制叶子节点的最小样本数、限制叶子节点的最小信息增益等。

后剪枝是在决策树生成完毕后，通过剪去一些叶子节点及其子树，构建一个更简化的决策树。

常见的后剪枝算法有：代价复杂度剪枝、悲观剪枝等。

集成学习是一种通过组合多个模型来提高预测准确性的技术。

在集成学习中，有多种方法可以用来构建多个模型，如：装袋法（bagging）、提升法（boosting）和随机森林（random forest）等。

这些方法的共同点是生成多个弱学习器，然后将它们结合起来得到一个更强的集成模型。

装袋法是一种基于自助采样的集成学习方法。

装袋法通过随机采样的方式生成多个数据集，每个数据集都是从原始训练集中有放回地采样得到的。

然后，每个数据集都用来训练一个基学习器，最后将这些基学习器投票或平均得到最终的预测。

常见的装袋法有：随机森林、提升树等。

提升法是一种通过顺序训练和组合模型的集成学习方法。

提升法的核心思想是通过迭代的方式训练多个弱学习器，每次迭代都重点关注之前学习器分类错误的样本，通过调整权重或采样策略等方式提高模型对于这些样本的分类能力。

最终将这些弱学习器加权结合得到强学习器。

常见的提升法有：AdaBoost、Gradient Boosting等。

《机器学习（周志华）》笔记--决策树（1）--决策树模型、决策树简史、基本流程

《机器学习（周志华）》笔记--决策树（1）--决策树模型、决策树简史、基本流程⼀、决策树模型决策树(decision tree)是⼀种常⽤的机器学习⽅法，是⼀种描述对实例进⾏分类的树形结构。

决策树是⼀种常⽤的机器学习⽅法，以⼆分类为例，假设现在我们要对是否买西⽠进⾏判断和决策，我们会问⼀些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续问问题，直到可以确定为⽌。

决策树基于“树”结构进⾏决策：（1）内部结点：属性（2）分⽀：属性值（3）p叶结点：分类结果学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部结点所对应的属性）预测过程：将测试⽰例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下⾏，直到叶结点学习的过程就是通过划分属性构建决策树的过程，预测过程就是将测试样本从根节点开始，沿着划分属性构成的“判定序列”下⾏，直到叶结点。

结构举例：从代码⾓度来看，决策树其实可以看成是⼀堆if-else语句的集合，例如引例中的决策树完全可以看成是如下代码：if isRed:if isCold:if hasSeed:print("buy")else:print("don't buy")else:if isCheap:print("buy")else:print("don't buy")else:print("don't buy") 由决策树的根结点(root node)到叶结点(leaf node)的每⼀条路径构建⼀条规则：路径上内部结点的特征对应着规则的条件，⽽叶结点的类对应着规则的结论。

决策树的路径或其对应的if-then规则集合具有⼀个重要的性质：互斥并且完备。

这就是说，每⼀个实例都被⼀条路径或⼀条规则所覆盖，⽽且只被⼀条路径或⼀条规则所覆盖。

机器学习中的决策树原理及应用

机器学习中的决策树原理及应用近年来，随着机器学习相关技术的发展，决策树成为了非常重要的一种分类算法。

在机器学习过程中，决策树算法常用于进行数据分类和预测分析。

本文将详细介绍决策树的原理及其在机器学习中的应用。

一、决策树原理决策树是一种基于树形结构的分类算法，通常被用于解决分类和回归问题等。

决策树的节点可以是分类属性或连续属性，通过对属性的不断划分来达到分类的目的。

决策树的节点可以用于描述待分类对象的特征，叶节点则代表分类的结果。

决策树的构建可以通过使用自顶向下或自底向上方法进行。

（一）自顶向下方法自顶向下方法是常用的构建决策树的方法。

具体步骤如下：1.将所有的训练数据都放到根节点上。

2.按照某个特征属性进行节点的划分，排除不利于分类的属性。

3.将根节点按照特征属性划分为子节点，同时向下递归地进行节点分类，直到满足分类要求为止。

4.对于每一个子节点，重复步骤2和3，直到树的叶子节点全部为单一分类。

（二）自底向上方法自底向上方法又称为升级方法，其基本步骤如下：1.将所有的训练数据都放到叶子节点上。

2.通过合并相似的叶节点来完成树的逐步升级。

3.设定分类错误率的阈值，判断是否满足分类的条件，若不满足则继续合并叶节点。

二、决策树的应用决策树算法具有能力处理离散的和连续的特征，同时能够处理多分类和二分类问题，可以应用于多种分类场景，例如医学、经济和环境等领域。

以下是决策树在应用中的主要场景：（一）医学领域决策树在医学领域中被广泛应用。

例如，医生可以使用决策树来评估患者的风险因素，决定患者是否需要进一步诊断和治疗。

此外，决策树还可以用于辅助医生进行药物治疗，从而避免患者对药物的不良反应。

（二）经济领域决策树在经济领域中也是非常重要的分类算法。

例如，银行可以使用决策树来判断借款人的信用风险，从而决定是否给予贷款。

此外，决策树还可以用于预测股票价格的波动趋势，为投资者提供决策的参考。

（三）环境领域决策树在环境领域中也具有广泛的应用，例如用于预测气候变化和环境污染等。

机器学习人工智能的核心算法

机器学习人工智能的核心算法机器学习人工智能（Machine Learning Artificial Intelligence）是当今科技领域备受瞩目的前沿技术，其核心算法是支撑其实现智能化的重要基础。

在机器学习人工智能领域，有许多经典的核心算法被广泛应用于各种领域，为人类生活和工作带来了巨大的便利和改变。

本文将介绍几种机器学习人工智能的核心算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，以及它们在实际应用中的具体情况。

一、监督学习监督学习是机器学习中最常见和基础的学习方式之一，其核心思想是通过已知输入和输出的训练数据，让机器学习算法学习出一个映射函数，从而能够对未知数据进行预测或分类。

监督学习的代表性算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

1. 决策树（Decision Tree）决策树是一种树形结构的分类器，通过一系列的规则对数据进行分类。

在构建决策树的过程中，算法会选择最优的特征进行分裂，直到达到停止条件为止。

决策树简单直观，易于理解和解释，被广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。

2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类模型，其目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大化地分开。

支持向量机在处理高维数据和非线性数据方面表现出色，被广泛应用于文本分类、图像识别等领域。

3. 神经网络（Neural Network）神经网络是一种模拟人脑神经元网络的机器学习模型，通过多层神经元之间的连接和权重来学习复杂的非线性关系。

深度神经网络（Deep Neural Network）在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，成为当前人工智能领域的热门算法之一。

二、无监督学习无监督学习是一种在训练数据中没有标签信息的学习方式，其目标是从数据中发现隐藏的模式和结构。

无监督学习的代表性算法包括聚类、降维、关联规则挖掘等。

1. 聚类（Clustering）聚类是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的无监督学习方法，目标是使同一类别内的样本相似度高，不同类别之间的相似度低。

常见机器学习算法的原理和应用分析

常见机器学习算法的原理和应用分析机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的核心领域之一，是一种通过样本数据对机器进行训练、自主探索特征规律及进行预测、判断等任务的方法。

机器学习算法是机器学习的核心内容，针对不同的问题和数据，具有不同的算法模型。

本文将针对常见机器学习算法的原理和应用进行分析。

一、监督学习算法监督学习算法是最为常见的机器学习算法，它的训练样本包含输入和输出的对应关系。

在监督学习算法中，常用的模型有决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机等。

1. 决策树决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构进行决策分析的算法。

通过将数据样本划分成多个类别，并形成一颗树状结构，确定样本通过树状结构的哪个分支可归属于哪个类别。

在决策树的构建过程中，通常采用递归的形式，对样本数据进行分裂。

具体地，根据所有属性的每个划分，都计算一个信息增益，并选择信息增益最大的属性作为当前节点的划分属性，对该属性进行划分。

直到叶子节点的样本属于同一类，或者节点所代表的属性集合为空时迭代结束。

2. 随机森林随机森林（Random Forest）是一种基于多个决策树构建的集成模型，以降低模型方差，提高模型精度。

随机森林的构建方式是通过对多个决策树在选择属性、分裂点时采用随机方法，形成多个弱分类器，共同进行综合决策。

随机森林的训练过程中，先利用自助式（Bootstrap）采样原始数据形成数据集，再分别随机选择每棵树的属性和分裂点，构建决策树。

最后，通过投票方式将多个决策树的结果进行集成，形成一个最终的整体结果。

3. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理而来的分类算法，其基本思想是通过先验概率和概率密度函数，通过样本数据推导后验概率，最后对样本进行分类。

朴素贝叶斯算法假设所有特征都是相互独立的，并把各个特征的概率合成后，再根据贝叶斯公式计算后验概率，进行分类。

机器学习中常用的监督学习算法介绍

机器学习中常用的监督学习算法介绍机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它致力于研究如何使计算机具有学习能力，从而从数据中获取知识和经验，并用于解决各种问题。

监督学习是机器学习中最常见和基础的学习方式之一，它通过将输入数据与对应的输出标签进行配对，从而训练模型以预测新数据的标签。

在本文中，我们将介绍几种常用的监督学习算法及其特点。

1. 决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树状结构来进行决策的监督学习算法。

在决策树中，每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个可能取值，而每个叶子节点则代表一个类别或输出。

决策树的优点是易于理解和解释，同时可以处理具有离散和连续特征的数据。

然而，它容易产生过拟合问题，需要进行剪枝等处理。

2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并根据已知数据计算后验概率，从而进行分类。

朴素贝叶斯算法具有较好的可扩展性和高效性，并且对于处理大规模数据集非常有效。

然而，它的假设可能与实际数据不符，导致分类结果不准确。

3. 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）最近邻算法是一种基于实例的学习算法，它通过计算新数据点与训练样本集中各个数据点的距离，然后将新数据点分类为距离最近的K个数据点中的多数类别。

最近邻算法简单易懂，并且可以用于处理多类别问题。

然而，它的计算复杂度高，对于大规模数据集的处理效率较低。

4. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广义线性模型，主要用于解决二分类问题。

它通过将输入数据进行映射，并使用逻辑函数（常用的是sigmoid函数）将输入与输出进行转换。

逻辑回归模型可以用于预测某个样本属于某个类别的概率，并进行分类。

逻辑回归具有较好的可解释性和预测性能，同时支持处理连续和离散特征。

5. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）支持向量机是一种常用的二分类算法，其目标是找到一个可以将不同类别的数据最大程度地分离的超平面。

决策树名词解释

决策树名词解释
决策树是一种非常受欢迎的数据挖掘和机器学习方法，它基于统计学属性的分析，能够给出根据已有的数据集合，让用户更好地做出更明智的决策。

它可以被用于多种应用，尤其是在实时情况下，需要处理大量数据并迅速做出最准确的决定时。

在数据挖掘和机器学习中，决策树是一类常见的机器学习算法，它可以推断出特征（也称属性）之间的关系，从而实现决策的目的。

决策树的结构非常类似于一个递归分支，由根节点（root node）、分支（branch）和叶节点（leaf node）组成，不同的节点代表着不同的特征，分支上的节点表示特征之间的关系，而叶节点则代表最终的决策结果。

决策树可以实现更精确地预测，并且它通常能更容易地可视化。

决策树的优势在于它能够很好地处理离散特征和连续特征，而且不需要建立复杂的模型，它的实现过程也非常便捷。

当然，决策树也有缺点，比如在处理异常值时容易出错，另外决策树过于简单容易受到噪音和外界影响，有时甚至容易发生过拟合。

决策树算法有很多，包括ID3、C4.5、C5.0和CART等，它们都有自己独特的优点，了解这些算法可以帮助开发人员选择正确的算法以满足特定需求。

总而言之，决策树是一种非常有用的数据挖掘和机器学习方法，它可以帮助开发人员更好地理解数据的特征和关系，做出更明智的决策。

它不仅可以有效地对多种数据进行分析，而且具有可视化的优势，
可以更好地直观地理解复杂的数据关系。

不过，在使用决策树之前，开发人员首先应该根据自己的需求来确定正确的决策树算法，以期获得更好的结果。

统计机器学习中的决策树

统计机器学习中的决策树统计机器学习是一种通过算法让机器从数据中学习规律并做出预测的方法。

其中决策树是一种常用的分类与回归算法，被广泛应用于各个领域中。

本文将深入探讨统计机器学习中的决策树。

一、决策树的基本原理决策树是一种由节点和边构成的有向树状结构，其中每个节点代表一个特征或属性，每个边代表一个判断或决策。

将样本从根节点开始到达叶节点的过程中，就可以得到该样本的分类或预测结果。

假如我们用决策树中的泰坦尼克号数据集作为例子。

该数据集包含了船员的各种属性和是否最终幸存的情况。

我们可以按照性别、舱位等特征来构建决策树：其中，每个节点代表一个特征，例如根节点代表性别特征。

每个分支代表该特征的一个可能取值，例如根节点有两个分支，分别代表性别为男或女。

每个叶节点代表一个分类结果，例如最后的Amout of people Died和Amount of people Survived的比例。

二、决策树的建立方法决策树的建立方法主要有3种，分别是ID3、C4.5和CART。

这里我们只讨论C4.5算法。

C4.5算法通过计算样本中不同特征的信息增益比来选择最佳分裂特征。

信息增益比计算公式为：其中，H(Y)表示样本的熵，H(Y|X)表示已知特征X的条件下样本的熵。

IV(X)表示特征X的固有值(split infomation)，即：其中，p(t)是某个特征X中第t个子集中样本的比例。

C4.5算法会在树的生长过程中对样本数比较少的子节点进行剪枝，以防止过拟合。

具体剪枝方法是用验证集的准确率来判断剪枝是否合适。

三、决策树的优点和缺点优点：1. 决策树易于理解和解释，对于离散数据处理效果较好2. 能够处理缺失值和异常值3. 计算复杂度较低，可处理大规模数据4. 对于非线性关系比较好的数据有较高的准确率缺点：1. 决策树容易过拟合，需要进行剪枝操作2. 对于连续数据处理效果较差，因为特征空间太大3. 对于样本不平衡的数据，容易产生偏差四、决策树的应用决策树可以应用于各种领域，例如金融、医疗、电商等。

机器学习的常见模型

机器学习任务中常见的方法有：决策树学习，关联规则学习，人工神经网络，深度学习，归纳逻辑设计，支持向量机，聚类，贝叶斯网络，强化学习，表示学习，相似度和度量学习，稀疏字典学习，遗传算法等。

一、决策树学习决策树学习就是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型，可以用此模型解决分类和回归问题。

常见的算法包括CART，ID3，C4.5等。

可以根据数据集来构建一颗决策树，他的重要任务就是根据数据中所蕴含的知识信息并提取出一系列的规则，这些规则就是树结构的创建过程。

决策树算法主要是指决策树进行创建中进行树分裂（划分数据集）的时候选取最优特征的算法，他的主要目的就是要选取一个特征能够将分开的数据集尽量的规整，也就是尽可能的纯。

最大的原则就是：将无序的数据变得更加有序。

常用的三个方法：信息增益增益比率基尼不纯度1、信息增益这里涉及到了信息论的一些概念：某个时间的信息量，信息熵，信息增益等。

a、某事件的信息量：这个事件发生的概率的负对数b、信息熵就是平均而言，一个事件发生得到的信息量大小，也就是信息量的期望值c、信息增益将一组数据集进行划分后，数据的信息熵会发生变化，我们可以通过使用信息熵的计算公式分别计算被划分的子数据集的信息熵并计算他们的平均值（期望值）来作为分割后的数据集的信息熵。

新的信息熵相比未划分数据的信息熵的减小值就是信息增益了。

假设我们将数据集D划分成k份D1，D2，...，Dk，则划分后的信息熵为：信息增益就是就两个信息熵的差值2、增益比率增益比率是信息增益方法的一种扩展，是为了克服信息增益带来的弱泛化的缺陷。

因为按照信息增益的选择，总是会倾向于选择分支多的属性，这样会使得每个子集的信息熵最小。

例如给每个数据添加独一无二的ID值特征，则按照这个ID值进行分类是获得信息增益最大的，这样每个自己中的信息熵都是0，但是这样的分类没有任何意义，没有任何泛化能力，类似于过拟合。

因此可以引入一个分裂信息找到一个更合适的衡量数据划分的标准，即增益比率。

机器学习第3章决策树与分类算法

议程
CART算法
议程
CART算法示例
以下是基于sklearn库的CART算法示例代码。通过构建决策树（采用Gini指标）对随机生成（通过np.random.randint方法）的数字进行分类，自变量X为100x4的矩阵，随机生成的数字大于10，因变量Y为大于2的100x1矩阵。树的最大深度限制为3层，训练完成之后将树可视化显示。
议程
C4.5算法
议程
C5.0算法
C5.0算法是Quinlan在C4.5算法的基础上提出的商用改进版本，目的是对含有大量数据的数据集进行分析 C5.0算法与C4.5算法相比有以下优势：决策树构建时间要比C4.5算法快上数倍，同时生成的决策树规模也更小，拥有更少的叶子结点数使用了提升法(boosting)，组合多个决策树来做出分类，使准确率大大提高提供可选项由使用者视情况决定，例如是否考虑样本的权重、样本错误分类成本等
议程
ID3 算法
脊椎动物训练样本集以“饮食习性”作为分支属性的分裂情况 “饮食习性”为“肉食动物”的分支中有3个正例、5个反例，其熵值为：
议程
ID3 算法
同理，计算出“饮食习性”分类为“草食动物”的分支与分类为“杂食动物”的分支中的熵值分别为设“饮食习性”属性为Y，由此可以计算得出,作为分支属性进行分裂之后的信息增益为
import numpy as np import random from sklearn import tree from graphviz import Source np.random.seed(42) X=np.random.randint(10, size=(100, 4)) Y=np.random.randint(2, size=100) a=np.column_stack((Y,X)) clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=3) clf = clf.fit(X, Y) graph = Source(tree.export_graphviz(clf, out_file=None)) graph.format = 'png' graph.render('cart_tree',view=True)

决策树的原理及优缺点分析

决策树的原理及优缺点分析决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它采用树结构来对数据进行建模与预测。

决策树的原理是通过学习历史数据的特征和目标值之间的关系，然后利用学到的模型来对未知数据进行分类或回归。

决策树的主要优点包括：1. 简单易懂：决策树的模型结构直观，易于理解和解释，即使没有机器学习背景的人也能轻松理解它的决策过程。

2. 适用性广：决策树能够处理各种类型的数据，包括连续型、离散型和混合型的特征。

3. 可解释性强：决策树的分裂过程可以通过特征的重要性排序来解释，从而帮助人们了解数据集的特征重要性和模型决策过程。

4. 处理高维数据：决策树能够有效地处理高维数据集，因为它在每个节点上选择最具区分度的特征进行分裂，能够较好地处理特征的选择和特征的组合。

5. 对缺失值和异常值不敏感：决策树算法能够自动处理缺失值，不需要人为地对缺失值进行处理。

决策树也存在一些缺点：1. 容易过拟合：决策树很容易过度学习训练数据的细节，导致在测试数据上表现不佳。

过拟合问题可以通过剪枝等方法来缓解。

2. 不稳定性：当输入数据发生少量变化时，决策树可能会产生较大的变化。

这是因为决策树是基于特征选择的，而特征选择本身存在一定的随机性。

3. 忽略特征间的相关性：决策树的特征选择是通过计算每个特征的信息增益或基尼系数等指标来选择的，它只考虑了特征与目标变量之间的关系，而忽略了特征之间的相关性。

4. 处理连续特征困难：决策树通常只能处理离散特征，对于连续型特征需要进行离散化处理，这可能造成信息损失。

为了改进决策树的缺点，有很多变种的决策树算法被提出，如随机森林、梯度提升决策树等。

这些算法通过集成学习、剪枝等手段来提高模型的泛化能力和稳定性，同时还可以处理更复杂的问题。

总结起来，决策树是一种简单、直观且易于理解的机器学习算法，适用于各种类型的数据，具有良好的可解释性和处理高维数据的能力。

然而，决策树容易过拟合和不稳定，对连续特征处理不便，需要在实际应用中进行优化和改进，或者使用其他决策树算法来取得更好的性能。

机器学习（MachineLearning）算法总结-决策树

机器学习（MachineLearning）算法总结-决策树⼀、机器学习基本概念总结分类（classification）：⽬标标记为类别型的数据（离散型数据）回归（regression）：⽬标标记为连续型数据有监督学习（supervised learning）：训练集有类别标记⽆监督学习（unsupervised learning）：训练集⽆类别标记半监督学习（semi-supervised learning）：有类别标记的训练集+⽆类别标记的训练集机器学习步骤的框架：step1：把数据拆分为训练集和测试集step2：⽤训练集和特征集的特征向量来训练算法step3：⽤学习来的算法（进⾏训练的模型）运⽤在测试集上来评估算法机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮性（当数据缺失情况下，算法的准确性）可规模性（当数据变⼤时，算法的准确性）可解释性（算法的结果是否可以解释该种现象）⼆、决策树1.决策树基本概念：是⼀个类似于流程图的树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出⽽每个叶节点存放⼀个类别使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果的过程2.决策树构造的关键决策树最重要的是决策树的构造。

所谓决策树的构造就是进⾏属性选择度量确定各个特征属性之间的拓扑结构。

构造决策树的关键步骤是分裂属性。

所谓分裂属性就是在某个节点处按照某⼀特征属性的不同划分构造不同的分⽀，其⽬标是让各个分裂⼦集尽可能地“纯”。

尽可能“纯”就是尽量让⼀个分裂⼦集中待分类项属于同⼀类别。

分裂属性分为三种不同的情况：属性是离散值且不要求⽣成⼆叉决策树。

此时⽤属性的每⼀个划分作为⼀个分⽀。

属性是离散值且要求⽣成⼆叉决策树。

此时使⽤属性划分的⼀个⼦集进⾏测试，按照“属于此⼦集”和“不属于此⼦集”分成两个分⽀。