决策树模型QUEST - 谢邦昌教授.
决策树模型的解读
决策树模型的解读一、决策树基本概念决策树是一种基于树的模型，用于分类、回归和异常检测等任务。
决策树使用树状结构来表示基于特征的决策过程，每个内部节点表示一个特征判断，每个分支代表一个可能的特征值，每个叶子节点表示一个类别的输出。
决策树的核心思想是将问题分解为更小的子问题，直到可以轻易地做出决策。
二、特征选择特征选择是决策树构建中的关键步骤，它决定了模型的表现和解释性。
特征选择的目标是找到最优特征子集，使得基于该特征子集的划分能够最大化分类性能。
常用的特征选择方法有：信息增益、增益率、基尼指数等。
三、树的建立决策树的建立过程可以分为以下步骤：1. 确定根节点，通常选择训练集中最常用的类作为根节点；2. 计算每个特征的信息增益或基尼指数等指标，选择最优特征进行划分；3. 对划分出的每个子集递归地执行步骤2，直到满足终止条件（如子集中的样本都属于同一类别，或子集中的样本数小于预设阈值等）。
四、树的剪枝决策树的剪枝是为了解决过拟合问题，通过移除部分分支来简化决策树的结构，提高泛化能力。
剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方式。
预剪枝是在构建决策树的过程中提前停止树的生长，后剪枝则是在构建完整的决策树后对其进行简化。
五、决策树的评估评估决策树性能的常用指标包括准确率、精度、召回率和F1分数等。
此外，我们也可以使用交叉验证的方式来评估决策树的性能，以得到更加稳健的评价结果。
六、决策树的优缺点优点：1. 可解释性强：决策树的结果易于理解，可以清晰地揭示出各个特征对结果的影响。
2. 对噪声数据具有较好的鲁棒性：在某些情况下，即使数据集中存在噪声或异常值，决策树也能够取得较好的分类效果。
3. 对连续特征和缺失值具有良好的处理能力：决策树可以很好地处理连续特征和缺失值问题。
缺点：1. 容易过拟合：如果不对决策树进行适当的剪枝，很容易出现过拟合问题。
2. 对参数敏感：决策树的性能对参数选择非常敏感，例如决策树的深度、叶子节点最小样本数等参数的设置会对结果产生重大影响。
C5算法在Clementine中的应用
Clementine的决策树模型
• 常用的算法有CHAID、CART、 Quest 和C5.0。 • 对每个决策都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，这与神经网络只能 处理数值型数据比起来，就免去了很多数据预处理工 作。
T1带来的信息增益为：
Gain ( T 1 ) 0 . 940 0 . 694 0 . 246
C5.0节点模型选项
•模型名称（Model name） •输出类型（Output type）：此处 指定希望最终生成的模型是决策树 还是规则集。 •群体字符（Group symbolics）。 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。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。 •使用自举法（Use boosting）： 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。 The Number of trials选项允许控 制用于助推的模型数量。
–以信息熵的下降速度作为确定最佳分支变量和分割 阀值的依据。信息熵的下降意味着信息的不确定性 下降
C5.0算法---熵
• 信息熵：信息量的数学期望，是信源发出信息前的平均不确 定性，也称先验熵 • 信息ui(i=1,2,…r)的发生概率P(ui)组成信源数学模型， P(ui)＝1 1 • 信息量(单位是bit，对的底数取2)： I ( u log log P ( u i) 2 2 i) P ( u i) 1 • 信息熵： (先验不确定性) H ( U ) P ( u ) log P ( u ) log P ( u )
人教版高中选修4-9第二讲决策树方法课程设计 (2)
人教版高中选修4-9第二讲决策树方法课程设计一、课程简介在人工智能领域中，决策树方法被广泛应用于分类和回归问题。
本课程将介绍决策树的基本概念、构建方法和性质，探讨如何通过决策树实现有效的数据分类和预测。
具体来说，本课程将分以下几个方面内容：1.决策树与分类问题2.决策树的构建方法3.决策树的剪枝技术4.决策树在数据分类和预测中的应用本课程适合高中选修4-9学生学习，也适合人工智能初学者入门学习。
二、教学设计1. 教学目标本课程的教学目标如下：1.了解决策树的基本概念和构建方法；2.掌握决策树分类和预测的基本原理；3.学会使用Python实现决策树分类算法；4.了解决策树剪枝技术的基本原理和效果。
2. 教学内容和方法决策树与分类问题•决策树的基本概念和应用场景•分类问题的定义和示例•分类准确率、召回率和F1值的定义和计算方法教学方法：讲授+案例讲解决策树的构建方法•ID3算法的原理和实现•C4.5算法的原理和实现•CART算法的原理和实现教学方法：讲授+实践决策树的剪枝技术•预剪枝和后剪枝的定义和原理•剪枝方法的实现和效果比较教学方法：案例分析+讨论决策树在数据分类和预测中的应用•决策树分类算法的实现•决策树预测算法的实现•决策树分类算法在鸢尾花数据集上的应用教学方法：实践+案例讲解3. 教学流程本课程的教学流程如下：•理论讲解：介绍决策树的基本概念和构建方法，以及分类问题的定义和示例；•实践操作：使用Python实现ID3算法、C4.5算法和CART 算法，并进行实验比较；•案例讲解：讲解决策树在鸢尾花数据集上的分类问题，并介绍分类准确率、召回率和F1值的计算方法；•讨论剪枝技术：介绍决策树的预剪枝和后剪枝技术，并讨论其优缺点和应用效果；•实践操作：使用剪枝技术优化决策树模型，并比较不同剪枝方法的性能。
三、教学评估本课程的教学评估包括以下几个方面：1.理论笔试：考查学生对决策树基本概念和构建方法的掌握程度；2.实验操作：考查学生使用Python实现决策树分类和预测算法的实际能力；3.案例分析：考查学生在实际问题中使用决策树算法的能力；4.讨论小组：考查学生对决策树剪枝技术的理解和应用能力。
数据挖掘十大算法
5、群集侦测技术(Cluster Detection)
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连结分析(Link Analysis)
(1) 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。 yixieshi
(2) 检定各组的重心是否有差异。 yixieshi
(3) 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
(4) 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。
9、区别分析(Discriminant Analysis)
当所遭遇问题它的因变量为定性(categorical)，而自变量(预测变量)为定量(metric)时，区别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 — 区别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成，则称之为多元区别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。
7、在线分析处理(On-Line Analytic Processing;OLAP)
严格说起来，在线分析处理并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。 互联网的一些事
3、决策树(Decision Trees) yixieshi
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。
数据挖掘与商业智能的现况及未来发展-谢邦昌-Datamining提升
数据挖掘与商业智能的现况及未来发展谢邦昌辅仁大学统计信息学系教授中华资料采矿(Data Mining)协会理事长中国人民大学统计学系Data Mining中心客座教授北京商智通信息技术有限公司（）首席统计学家厦门大学计划统计学系讲座教授兼博导北京首都经贸大学统计学院兼职教授暨博士生导师中央财经大学统计学院兼职教授暨博士生导师北京理工大学管理学院兼职教授天津财经大学客座教授西南财经大学客座教授西安统计学院特聘研究员Journal of Data Science执行编辑（2003-迄今）调查研究—方法与应用编辑委员数据分析 Journal of Data Aanlysis主编◎前言在解决问题之前，我们往往必须收集相关的信息以工作分析。
然而，在日常商业过程中执行作业应用程序会产生大量的数据，将这些数据有效运用在决策过程中，可以有很大的加值效益。
而数据挖掘(Data Mining)能探勘信息所隐含的真实意义，能自动挖掘出数据间微妙的关联性或发觉某种决策模型，协助决策者建立预测及决策模型。
Data Mining所要处理的问题，就是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，并且加以分析。
主要的贡献在于，它能从数据库中获取有意义的信息以及对数据归纳出有用的结构，作为企业进行决策的依据。
此外，数据挖掘主要目的是发现数据库拥有者先前关心却未曾知悉的有价值信息。
事实上，数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件，而是一种结合数种专业技术的应用。
为了对数据挖掘有更进一步的了解，兹对于数据挖掘的过去、现在与未来做一些阐述。
◎数据挖掘的过去□Usama Fayyad为数据挖掘的开山祖师爷Usama Fayyad 出生于突尼西亚，1987 年就读密西根大学时，参加GM 的暑期工作，目的是从数以千万计的维修记录中找出规则，协助维修人员迅速发现问题。
Fayyad 发现的Pattern 辨识算法，不但成了他1991 年论文的主题，也衍生出后来Data Mining的发展。
决策树分析与统计
决策树分析与统计在现代数据分析与机器学习领域，决策树是一种非常重要的算法。
它不仅具有直观易懂的特点，也具备强大的分类和回归能力。
决策树通过树形结构展示决策过程，能够帮助我们理解数据并做出相关决策。
本文将深入探讨决策树的基本概念、构建方法、优缺点以及其在统计分析中的应用。
一、决策树的基本概念决策树是一种用于分类和回归的模型，其通过一系列规则将数据集划分成多个小部分，最终形成一个树状结构。
在这棵树中，每个内部节点代表一个特征（属性），每条边代表一个特征值分裂，而每个叶子节点则表示最终的结果或预测值。
二、决策树的构建方法构建决策树的关键在于如何选择特征来进行数据划分。
常用的方法有：1. 信息增益信息增益是基于信息论的重要概念，用于评估选择某一特征进行划分后能带来的信息量增加。
计算公式为：[ IG(D, A) = H(D) - H(D|A) ]其中，( H(D) )为数据集D的信息熵，( H(D|A) )为给定特征A后的条件熵。
信息增益越高，意味着通过该特征进行划分后，数据的不确定性减少得越多，从而可用于选择最优特征进行分裂。
2. 基尼指数基尼指数是另一种衡量特征优劣的方法，主要被用于CART （Classification and Regression Trees）算法中。
其计算公式为：[ Gini(D) = 1 - (p_i)^2 ]其中，( p_i )代表类别i在数据集D中所占的比例。
基尼指数越低，表示数据集中类别越纯粹，也就越适合用该特征进行分裂。
3. 剪枝为了避免过拟合，决策树模型通常需要进行剪枝操作。
剪枝的主要思想是在树的生成过程中，如果发现某些节点的存在对模型预测效果并无显著提升，则应将其去掉。
常见的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。
三、决策树的优缺点决策树作为一种流行的数据挖掘技术，其优势与劣势并存。
优点直观易懂：决策树采用树形结构展示，每一步都可以清晰地看到如何做出分类或预测，因此极具可解释性。
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。
专家访谈：谈谈数据挖掘技术
专家访谈：谈谈数据挖掘技术2009-12-16 作者：编辑：乐乐点击进入论坛关键词：谢邦昌数据挖掘谢邦昌简介：辅仁大学统计信息学系教授，华通人商用信息有限公司高级顾问，中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员，中国人民大学统计学系数据挖掘中心客座教授，上海财经大学统计学系客座教授，厦门大学计划统计学系客座教授，中央财经大学、首都经贸大学、天津财经大学及西南财经大学客座教授。
他是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家。
发表过近三百篇关于统计和数据挖掘的论文。
出版了近五十余本相关专着。
1. 记者：您好!目前国内Data Mining应用发展迅速，您觉得Data Mining在各领域的应用情形为何?谢邦昌：Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。
一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效营销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。
于销售资料中发掘顾客的消费习性，并可藉由交易纪录找出顾客偏好的产品组合，其它包括找出流失顾客的特征与推出新产品的时机点等等都是零售业常见的实例;直效营销强调的分众概念与数据库营销方式在导入Data Mining的技术后，使直效营销的发展性更为强大，例如利用Data Mining分析顾客群之消费行为与交易纪录，结合基本数据，并依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客，进而达到差异化营销的目的;制造业对Data Mining的需求多运用在质量控管方面，由制造过程中找出影响产品质量最重要的因素，以期提高作业流程的效率。
近来电话公司、信用卡公司、保险公司以及股票交易商对于诈欺行为的侦测(Fraud Detection)都很有兴趣，这些行业每年因为诈欺行为而造成的损失都非常可观，Data Mining 可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。
机器学习之决策树学习
机器学习之决策树学习决策树学习是机器学习中的一种常用方法，它可以根据已有的数据集构建一个决策树模型，用于分类和回归问题的预测。
决策树学习方法简单直观，易于理解和解释，因此在实际应用中被广泛使用。
决策树是一种类似于流程图的树状结构，它由一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点组成。
每个内部节点都代表一个特征或属性，叶节点则代表一个类别或数值。
决策树通过从根节点开始顺着一些特征向下分割数据集，不断生成新的节点，直到达到一些停止条件为止。
每个节点的分割依据是该节点上的特征的一些取值，根据这个取值将数据集分割成若干个子集，然后递归地对子集继续进行分割，直到满足停止条件。
决策树学习的基本算法有ID3、C4.5、CART等。
以ID3算法为例，其主要思想是利用信息增益来选择最优的特征进行分割。
信息增益可以度量一个特征对于数据集划分的纯度提升程度。
具体来说，对于一个特征A，数据集D可以根据A的不同取值分割成若干个子集D1,D2,…,Dn。
信息增益定义为数据集D的熵H(D)与特征A划分后的条件熵H(D，A)之差，即信息增益=H(D)-H(D，A)。
信息增益越大，则特征A对于数据集的划分纯度提升程度越高，因此选择信息增益最大的特征作为当前节点的分割标准。
决策树的学习过程可以概括为以下几个步骤：1.选择最优特征划分数据集：根据一些准则选择最优的特征用于划分数据集，比如信息增益、信息增益比、基尼指数等。
2.划分数据集：根据选择的特征将数据集划分成若干个子集，每个子集对应于特征的一些取值。
3.递归构建子树：对每个子集递归地进行步骤1和步骤2，直到满足终止条件，比如节点中的样本个数小于一些阈值，或者节点中的样本都属于同一类别。
4.生成决策树：将步骤3中递归得到的子树连接起来，构成一个完整的决策树。
决策树学习具有很好的可解释性和可解读性。
由于决策树是一种树状结构，可以通过可视化的方式展示出来，用于解释和分析模型的决策过程。
此外，决策树还可以根据特定的阈值将连续特征离散化，从而处理连续特征的问题。
C5.0
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
C5.0的优点
• 优点：
– C5.0模型在面对数据遗漏和输入字段很多的问题时非常稳健。 – C5.0模型通常不需要很长的训练次数进行估计。
– C5.0模型比一些其他类型的模型易于理解，模型推出的规则 有非常直观的解释。
– C5.0也提供强大的增强技术以提高分类的精度。
图1 指定错误归类损失
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
例子
目标：分析通过观看电视或网络信息，哪些客户有可能订购某种新闻服务 变量情况：年龄、性别、受教育程度、收入等级、每天收看电视的小时、子 女数(newschan.sav)
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
例子—数据
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
模型评价--- Profit Chart
• 横坐标通常为分位点 (按置信度降序)，纵坐 标是累积Profit，定义 为：
– 分位累积回报－分位累 积成本
• Profit图反映了当样本 不断增加过程中的利润 变化情况。通常纵坐标 从0(或大于0)开始，快 速增加后将快速下降。
– --对连续属性的离散化
• C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执 行效率和内存使用方面进行了改进
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
Clementine的决策树模型 • 决策树(Decision Tree)模型，也称规则推理模型 –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
决策树综述
决策树综述决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。
决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程；在回归问题中，表示基于特征对目标值进行预测的过程。
决策树算法具有易于理解和实现、可以同时处理数据型和常规属性的特征以及能够处理不相关特征的特点。
决策树的基本原理是根据特征对数据集进行划分，使得每个子集中的目标变量尽可能地属于同一类别，从而构建出一棵树形结构。
对于分类问题，采用信息增益、信息增益比或基尼指数等指标来衡量划分好坏；对于回归问题，采用均方差或平均绝对误差等指标来衡量划分好坏。
每次划分后，都会生成一个新的节点，同时也会剪掉一些子树，这个过程会一直持续到满足停止条件为止，例如：达到预设的最大深度、节点中的样本全部属于同一类别、节点中的样本数量小于预设的阈值等等。
决策树算法的优点包括：1. 易于理解和实现。
决策树可以可视化地展示出来，可以让人很容易地理解模型的决策过程。
2. 可以同时处理数据型和常规属性的特征。
决策树不需要对数据进行标准化或归一化等预处理操作。
3. 能够处理不相关特征。
决策树在构建过程中会考虑所有特征的贡献，不会因为某些特征之间的相关性而影响模型的性能。
4. 可以处理多输出问题。
决策树可以同时预测多个目标变量的值。
5. 可以使用白盒模型。
决策树的工作原理可以被人们理解，因此可以进行解释和调试。
决策树算法的缺点包括：1. 容易过拟合。
决策树模型容易对训练数据过度拟合，导致在新的数据上表现不佳。
2. 对连续性的字段比较难预测。
现实中，目标变量往往不是离散的，而是连续的。
这种情况会导致决策树算法的表现不佳。
3. 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
这样可能会忽略一些有影响的字段。
4. 在存在关联关系的数据集中，通过分析单变量来预测是非常困难的。
为了克服决策树算法的缺点，研究者们提出了许多改进算法，例如随机森林、梯度提升决策树、XGBoost等。
指导团队决策的决策树模型
指导团队决策的决策树模型1. 引言随着企业规模的不断扩大和竞争的加剧，团队决策变得越来越重要。
为了有效地指导团队决策并确保决策的可靠性和一致性，决策树模型被引入到团队决策中。
决策树模型是一种基于图的决策工具，通过生成分支和节点，帮助团队在复杂的决策情境中做出准确的决策。
2. 决策树模型的基本原理决策树模型基于一系列问题或决策来构建决策树，并通过树的分支来指导团队的决策过程。
决策树模型的基本原理包括：2.1 节点与分支决策树模型由节点和分支组成。
节点代表一个决策或问题，而分支代表团队决策的不同选项。
决策树模型根据问题的类型，可以分为三种节点类型：•根节点：起始节点，代表团队需要做出的第一个决策。
•中间节点：代表在决策过程中的中间步骤。
•叶节点：最终的决策结果。
2.2 决策树的生成决策树的生成是通过对问题空间的划分来实现的。
根据决策树模型的基本原理，一个决策树的生成可以通过以下步骤完成：1.选择一个合适的特征作为根节点。
2.对于每个根节点的取值，生成一个分支。
3.对每个分支进行递归的生成过程，直到生成叶节点。
2.3 决策树的评估与剪枝决策树的评估是指通过对决策树的各个分支进行评估，选择最佳的分支作为团队的决策。
决策树的剪枝是为了减少决策树的复杂性和提高准确性，通过删除一些不重要的分支来实现。
3. 决策树模型的应用决策树模型在团队决策中有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：3.1 项目管理决策在项目管理决策中，决策树模型可以根据不同的项目特征和需求，帮助团队选择最佳的项目方案、资源分配方案和进度安排方案。
3.2 人力资源决策在人力资源决策中，决策树模型可以根据员工的能力、经验、培训需求等因素，帮助团队进行招聘、晋升和绩效评估等决策。
3.3 营销策略决策在营销策略决策中，决策树模型可以根据市场需求、竞争情况和产品特征等因素，帮助团队选择最佳的市场定位、促销策略和产品定价等决策。
3.4 风险管理决策在风险管理决策中，决策树模型可以根据风险的概率和影响程度，帮助团队选择最佳的风险管理方案、应对措施和保险策略等决策。
决策树(完整)ppt课件
是7 否
Ent(D)[147Ent(Dt)1173Ent(Dt)]
是8
0.263
;.
28
与离散属性不同，若当前结 点划分属性为连续属性，该连续属 性还可被再次选作后代结点的最优 划分属性。
选择“纹理”作为根结点划分属性
;.
29
现实任务中，尤其在属性数目较多时，存在大量样本出现缺失值。 出于成本和隐私的考虑
;.
30
1. 属性值缺失时，如何进行划分属性选择？（如何计算信息增益） 2. 给定划分属性，若样本在该属性上的值缺失，如何对样本进行划分？
（对于缺失属性值的样本如何将它从父结点划分到子结点中）
D : D : 训练集
训练集中在属性a上没有缺失值的样本子集
D D v :
被属性a划分后的样本子集
D D k :
{8}和{10}同时进入三个分支中，权值分别为：
7,5,3 15 15 15
;.
36
每个属性
~
d个属性描述的样本
~
对样本分类
~
坐标空间中的一个坐标轴 d维空间中的一个数据点 在坐标空间中寻找不同类样本之间的分类边界
决策树形成的分类边界的明显特点：轴平行，分类边界由若干个与坐标轴平行的分段组 成。
优点：学习结果解释性强，每个划分都对应一个属性取值
;.
1
第4章 决策树
根据训练数据是否拥有标记信息
学习任务
监督学习(supervised learning)
无监督学习(unsupervised learning)
半监督学习(semi-supervised learning)
强化学习(reinforcement learning)
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。
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Clementine11.0中的应用
• QUEST节点的高级（expert）选项框
• 最大替代数：当某记录 有缺失值时，QUEST会根 据与其相似的记录所归入 节点的取值进行替代 • 分裂的显著性水平：设 越小，则树 定分裂标准， 的分叉越少 • 终止条件 • 修剪树：use standard error rule删除分类不纯的 节点 • 先验概率
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Clementine11.0中的应用
• 分类回归树节点终止选项
• 终止法则决定何时终止 分割树的具体分支设置最 小分支数目以避免分割出 过小的子群 • 使用百分数：按照占整 个训练集的百分比来指定 大小 • 使用绝对值：用绝对记 录数来指定大小
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可以通过连接并执行 输出节点Table查看 数据源数据
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Clementine11.0中的应用
• 设置变量类型
• 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 – 基于逻辑是指通过对属性变量值的布尔比较来实现 分类判断
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Clementine的决策树模型
• 决策树模型的特点优势： – 推理过程容易理解，决策推理过程可以表示成IF、 THEN的形式 – 推理过程完全依据属性变量的取值特点 – 可自动忽略对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，减少变量数目提供参考
决策树模型 ----QUEST
报告人：李福娟 指导教师：谢邦昌 时间：2007年11月20日 统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
Clementine的决策树模型
• 决策树(Decision Tree)模型，也称规则推理模型
– 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：
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确定分割值
• 当前分支变量是定距的
如果目标变量有两个以上的分类水平，则应首先将其 合并为两个超类(目标变量的预处理)
• 分别计算目标变量不同分类下当前分支变量的均值 • 如果各均值没有显著差异，则将权重最大(该组包含 的样本个数最多)组所对应的属性变量值作为一组， 其余为另一组 • 如果各均值存在显著差异，则利用2-Means聚类将样 本聚成2类(初始类中心为两个极均值)，从而使将目 标变量值合并成两类(多分类问题转换为二分类问题)
输入变量
输出变量
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Clementine11.0中的应用 • 建立QUEST决策树模型（Modeling-QUEST)
建立一个QUEST结点与源数据相连，然后右击对 QUEST结点进行编辑
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Clementine的决策树模型
• 决策树模型的主要算法： – C&RT – C5.0 – CHAID – QUEST
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QUEST算法
QUEST：Quick Unbiased Efficient Statistical Tree – 它是 Loh和Shih1997年提出的建立决策树的一 种二元分类方法。 – QUEST算法也主要涉及分支变量和分割值的确 定问题，但它将分支变量选择和分割点选择以 不同的策略进行处理 – 它的运算过程比C＆R更简单有效。
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要求
• 属性变量（输入变量）分类型变量、数值型变 量 • 目标变量（输出变量）必须是二值分类型变 量(如果是多值的转化成二值的),建立二叉树 • 模型中涉及到的顺序变量必须存储为数值型 • 该模型中不可以应用权数变量
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确定分支变量
• QUEST节点的Model选项
• 分割数据集 训练样本 检验样本 • 模式 Generate model直接给出最终 模型；Launch Interactive session可以逐层建立，修改 和删除节点。Use tree directives 指定任意层节点的分割方式 或子节点数 • 最大树深 自定义判 别树的最大层数 统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
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市场研究案例 一个有限电视公司做了一项市场调查以了 解哪些用户会订阅某种交互式的新闻服务。 选择的变量有：年龄(age)、性别(gender)、 受教育程度(educate)、收入水平(inc)、每天看 电视时间(tvday)、家庭拥有孩子个数(childs)。 （NewsChan.sav ）
分别检验各属性变量对目标变量的独立性。 • 如果属性变量为定类的，则采用卡方检 验 • 如果属性变量为定距，则采用F检验 选择P-值最小且小于显著性水平的属性 变量作为当前的最佳分支变量
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确定分支变量 – 如果最小的P-值尚未小于显著性水平： • 在F检验检验中，意味着在水平下目标 变量不同分类下属性变量的均值不存在显 著。此时，应利用Levene’F检验其方差。 选择方差齐性最不显著的变量可作为当前 的分支变量 • 否则，该树节点无法再分支
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确定分割值
•
当前分支变量是定类的
• 先将定类分支变量转化为定矩变量 – 将该分支变量转换为哑变量组,依据目标变量,建 立若干个判别函数,并取第一个典型判别函数(特 征根最大) – 计算各样本在第一个判别函数坐标上的值,作为 值 • 再依据前述定距分支变量的方法处理