决策树学习研究综述
决策树算法综述
数 据 类 的模 型 或 预 测 未 来 的 数 据 趋 势 ］ 。通 过 分 类 和 预 测， 能 够 对 各 个 行 业 提 供 良好 的 决 策 支 持 ， 对 整 个 社 会 的 发 展 产 生 重 要 而 深 远 的 影 响 ］ 。决 策 树 算 法 是 数 据 挖 掘
决 策 树 算 法 是 一 种 逼 近 离 散 值 目标 函 数 的方 法 ， 它将 分 类 规 则 以树 状 结 构 表 示 。
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作者 简 介 ： 谢妞 妞（ １ ９ ８ ６ 一） ， 女， 河 南 郑 州人 ， 硕 士， 河 南化 工职 业 学 院 信 息 工 程 系助 教 ， 研 究 方 向 为数 据挖 掘 、 智能决策。
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软 件 导 刊
的整 数 值 ， 这 扩 大 了决 策 树 算 法 的应 用 范 围 。 １ ９ ８ ４ 年， Ｉ ． Ｋ ｏ ｎ ｏ ｎ ｅ ｎ ｋ ｏ 、 Ｅ ． Ｒ ｏ ｓ ｋ ａ ｒ和 Ｉ ． Ｂ ｒ ａ ｔ ｋ ｏ 在 Ｉ Ｄ ３ 算 法 的基 础 上 提 出 了 ＡＳ Ｓ Ｉ Ｓ ＴＡＮＴ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， 它 允 许 类
分 类 算 法 中 常 见 的一 种 方 法 。 它 以 树 状 结 构 表 现 ， 叶子 结 点代表一个结 论 ， 内部 结 点 描 述 一 个 属 性 ， 从 上 到 下 的一 条路径 ， 确定 一 条 分 类 规 则 。 与 其 它 技 术 相 比 ， 决 策 树 算
决策树的总结和展望范文
决策树的总结和展望范文近年来，决策树在数据挖掘和机器学习领域中备受关注。
决策树是一种简单且直观的分类和回归算法，广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、市场营销等。
本文旨在总结决策树的基本原理、优缺点，并展望未来决策树的发展趋势。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归分析。
其优点在于易于理解和解释，对缺失数据具有良好的容忍性，并能够处理多分类问题。
决策树的建立过程包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝。
特征选择是决策树构建过程中的关键步骤，它的目标是选择对分类结果具有最大影响的特征。
常用的特征选择算法有信息增益、信息增益比和基尼指数等。
决策树生成通过递归地将数据集分割成不同的子集，最终生成一颗完整的决策树。
决策树剪枝旨在减小决策树过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
决策树的优点之一是具有较好的解释性，可以直观地展示决策过程，适合用于数据分析和决策支持。
另外，决策树能够处理非线性关系和高维数据，对离散型和连续型特征都有较好的处理能力。
此外，决策树对缺失数据有良好的容错性，能够有效处理缺失值问题。
然而，决策树也存在一些缺点。
其一是容易出现过拟合，特别是在处理复杂数据集时。
另外，决策树的结果对数据集中的噪声和不确定性较为敏感，可能导致不稳定的结果。
此外，当类别的数量较多时，决策树的分类效果可能不理想。
未来，决策树仍有很大的发展空间。
首先，研究人员可以致力于改进决策树的泛化能力，降低其过拟合的风险。
例如，可以通过集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，来进一步提高决策树的准确性和稳定性。
其次，决策树的可解释性和可视化能力可以进一步增强，使其更具实际应用的价值。
例如，可以通过可视化工具将决策树的结果以直观的方式展示给用户，帮助其理解决策树的决策路径。
此外，决策树与其他机器学习算法的融合也是未来的研究方向。
例如，将决策树与神经网络相结合，可以充分利用决策树的解释性和神经网络的强大拟合能力。
基于神经网络的决策树算法研究
基于神经网络的决策树算法研究近年来，随着科技的不断发展，机器学习技术的应用也越来越广泛。
其中，基于神经网络的决策树算法是一种非常有前景的研究领域。
本文旨在通过对该算法的研究，深入了解该算法的原理、应用以及未来的发展趋势。
一、算法原理基于神经网络的决策树算法是一种可以自动分类或回归的算法。
其基本思想是通过对数据进行分析和处理，构建决策树模型，从而实现对数据的分类或回归。
这种算法的核心是神经网络。
神经网络是由大量神经元组成的一种复杂系统。
通过神经元之间的连接，可以实现信息的传递和处理。
在基于神经网络的决策树算法中，我们可以利用神经网络来构建模型。
具体来说，该算法可以分为两个主要步骤。
首先，我们需要利用神经网络对数据进行训练。
在这个过程中，我们会使用一些已知的数据来“教”神经网络，让它学会如何将不同的数据分类或回归。
训练完成后，我们就可以使用训练好的神经网络来对新的数据进行分类或回归了。
具体来说，我们可以将输入数据送入神经网络，经过处理后，得到一个输出结果。
这个输出结果就是神经网络对这个数据所做出的分类或回归。
二、应用领域基于神经网络的决策树算法有着广泛的应用领域。
其中，最典型的应用是在数据挖掘方面。
利用这种算法，我们可以对大量的数据进行自动化的分类和回归，从而为企业和研究者提供更多有价值的信息。
此外，该算法还可以应用于图像识别、自然语言处理、智能控制等领域。
在图像识别方面，我们可以利用该算法来对图像进行分类和识别。
在自然语言处理方面，我们可以利用该算法来对文本进行情感分析和分类。
三、未来趋势随着科技的发展和应用场景的不断扩大，基于神经网络的决策树算法在未来有着广阔的发展前景。
具体来说，未来该算法的发展趋势有以下几个方面。
1. 更加高效的训练算法目前，神经网络的训练过程非常耗时。
在未来，我们需要针对这一问题研究出更加高效的训练算法，以提高算法的实用性。
2. 更加精确的分类和回归在实际应用中，我们往往对算法的精度有较高的要求。
决策树分类技术研究
决策树分类技术研究决策树分类技术是一项重要的数据挖掘技术，广泛应用于各个领域。
本文将介绍决策树分类技术的研究现状、技术原理以及应用场景，并通过具体案例分析展示其在实践中的应用，最后对未来发展进行展望。
研究现状决策树分类技术是一种基于决策树的机器学习算法，通过将数据集划分为不同的类别来预测新的数据。
传统决策树分类技术包括ID3、C4.5和CART等，这些算法已经得到了广泛的研究和应用。
近年来，深度学习算法的兴起也推动了决策树分类技术的不断发展。
技术原理决策树分类技术的原理是通过构建一棵决策树来对数据进行分类。
决策树由节点和有向边组成，每个节点代表一个特征或属性，有向边表示决策规则。
构建决策树的步骤包括特征选择、决策树生成和剪枝。
特征选择是为了找到最优特征进行数据划分；决策树生成是根据最优特征将数据集划分为子集，并递归生成子树；剪枝是为了防止过拟合，对决策树进行简化。
应用场景决策树分类技术在各个领域都有广泛的应用。
在商业智能领域，决策树分类技术可以帮助企业进行客户细分、信用评分等；在数据分析领域，决策树分类技术可以用于数据挖掘、异常检测等；在文本分类领域，决策树分类技术可以用于文本情感分析、主题分类等。
案例分析以一个电商平台的用户购买行为为例，我们运用决策树分类技术对用户进行分类。
首先，我们选取了用户年龄、性别、购买频率和购买金额四个特征，构建了一棵决策树。
通过这棵决策树，我们将用户分为高价值、中价值和低价值三类。
根据分类结果，我们可以针对不同价值的用户采取不同的营销策略，从而提高整体销售额。
未来展望随着大数据时代的到来，决策树分类技术的发展前景十分广阔。
未来，决策树分类技术将更加注重对高维数据的处理，如何有效降低维度带来的复杂性将成为研究的重要方向。
同时，如何提高决策树分类技术的可解释性也是亟待解决的问题，这有助于增强用户对模型结果的信任和理解。
此外，随着深度学习技术的不断发展，集成学习和深度学习将成为决策树分类技术的重要研究方向，推动决策树分类技术的持续进步。
面向增量学习的决策树学习算法研究
面向增量学习的决策树学习算法研究随着数据科学的不断发展，决策树算法已经成为数据挖掘中的重要算法之一。
特别是在面向增量学习的场景下，决策树算法能够快速、高效地处理大量数据。
本文将就面向增量学习的决策树学习算法进行研究和探讨。
一、增量学习的定义增量学习是指在不更新已有数据集的情况下，通过新数据对模型进行更新和修正，以提高模型的准确性。
相对于传统的批量学习方式，增量学习具有更快的响应速度和更好的适应性。
在实际应用中，许多场景都需要使用增量学习算法。
例如，在电商领域，每天都会有大量的用户数据产生，采用传统的批量学习方式难以满足实时性要求，而采用增量学习则可以实现数据的实时更新和模型的动态调整。
二、决策树算法简介决策树是一种基于树形模型和一系列规则生成的分类模型。
它通过对训练数据集进行分析，在树形结构中逐步生成判决树，最终通过对新样本的判断得出分类结果。
决策树根据节点划分规则，可以分为ID3算法、C4.5算法、CART算法等多种不同的实现方式。
其中，CART算法由于其可扩展性和高效性，在实际应用中较为常用。
三、面向增量学习的决策树算法研究对于传统的决策树算法，在数据量较小的情况下，可以通过全量重新训练来达到模型更新的目的。
但是，对于大数据集或数据流的情况，传统的全量重新训练往往无法满足实时性和效率的要求。
因此，研究面向增量学习的决策树算法具有重要意义。
目前，有许多学者对此进行了深入研究，并提出了不同的增量学习算法。
1、基于集成学习的增量学习算法该算法利用CART算法构建基础决策树模型，并通过集成学习的方式，将多个基础模型进行组合，形成更加准确的分类器。
在新数据到来时，可以通过动态增加或减少基础模型，实现快速更新和修正。
2、基于增量抽样的增量学习算法该算法通过随机抽样的方式，从历史数据中选择一部分作为训练集，根据训练集构建决策树。
随着新数据的到来，可以通过再次进行随机抽样，将新数据加入训练集，重新构建决策树。
决策树毕业论文
决策树毕业论文决策树毕业论文毕业论文是每个大学生在完成学业之前必须面对的一道难题。
在这个论文中，学生需要选择一个合适的主题，并进行深入研究和分析。
在这篇文章中，我将探讨一个可能的主题：决策树。
决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
它通过构建一棵树形结构来对数据进行分类或预测。
这个算法的核心思想是将数据集分割成更小的子集，直到子集中的数据属于同一类别或具有相似的特征。
决策树的优势在于它的可解释性和适应性，它可以处理各种类型的数据，并且能够处理大规模的数据集。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在不同领域的应用。
首先，我将探索决策树在医疗领域的应用。
医疗数据通常包含大量的特征和复杂的关联关系。
通过构建决策树模型，我们可以根据患者的症状和疾病历史来预测患者是否患有某种疾病。
这对于医生来说是一个有用的工具，可以帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。
其次，我将研究决策树在金融领域的应用。
金融数据通常包含大量的时间序列数据和复杂的市场变化。
通过构建决策树模型，我们可以预测股票价格的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，决策树还可以用于信用评分和风险管理，帮助银行和金融机构识别潜在的风险客户。
另外，我还将研究决策树在社交媒体分析中的应用。
社交媒体平台上产生了大量的用户生成内容，包括文本、图片和视频等。
通过构建决策树模型，我们可以对这些内容进行情感分析，了解用户的喜好和情绪状态。
这对于市场营销和品牌管理来说是一个有用的工具，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和反馈。
在我的毕业论文中，我将通过实验和案例研究来验证决策树算法在不同领域的应用效果。
我将使用公开可用的数据集，并使用不同的评估指标来评估模型的性能。
我还将与其他机器学习算法进行比较，以评估决策树算法的优势和劣势。
总结起来，决策树是一种强大的机器学习算法，具有广泛的应用前景。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在医疗、金融和社交媒体分析等领域的应用。
决策树学习研究综述
关键词 ： 决策树 ； 决策树算法 ； ３ Ｃ ．；ＬＱ；Ｐ ＩＴ Ｉ ；４５ Ｓ Ｉ Ｓ Ｒ Ｎ Ｄ
过小， 即使在有偏置的ｆ 青 况下， 仍有过多的假设与训练实例集相匹配， 这 １ 概述 决策树是构建 人 工智能系统的主要方法之一， 随着数据挖掘技术在 时作出假设的泛化能力将很差。当有过多的假设与训练实例集相匹配 ， 商业智能等方面的应用， 决策树技术将在未来发挥越来越强大的作用ｍ 便称为过度拟合（ｖｍｔ。 。 ０ｅ ） 自 Ｑ ｉａ 在 １７ 年提出 从 ｕｌ ｎ ｎ ９９ 构造决策树 Ｉ３ Ｄ 算法以来 ， 决策树的实现 ３ Ｉ ２树剪枝 对决策树进行修剪可以 控制决策树的复杂程度 ， 避免决策树过于复 已经有很多算法， 常见的有：Ｌ ｃｎｅ ｔｅｒｉ ｙｔ Ｃ Ｓ（ｏ ｃｐ ａ ｎ ｓｓ ｍ）学习算法 ， ｌ ｎｇ ｅ 还可以解决过度拟合的问题。 Ｉ ４Ｉ ５ 、４ Ｄ 、 Ｒ Ｃ ５算法， Ｄ 以及 Ｃ Ｒ 、５ 、ｕｚＣ ． ０ １Ｑ Ｅ Ｔ Ｃ Ｌ 杂和庞大。此外 ， Ａ ＴＣ ． Ｆ ｚｙ ４ 、Ｃ 、 Ｕ Ｓ 和 Ａ ５ ０ ５ 修剪决策树有多种算法 ， 通常分为这样五类。最为常用的是通过预 现在， 许多学者在规则学习与决策树学习的结合方面， 做了大量 的 剪枝（ｒ ｐｕ ｉ ） ｐｅ ｒｎｎ 和后剪枝（ｏｔｐｕ ｉｇ完成 ， — ｇ ｐｓ ｒｎｎ ） － 或逐步调整树的大小 ； 研究工作。Ｂａｏ ｒ 等的 Ａ Ｓ Ｔ Ｎ ， Ａ １ 中的近似匹配方法引入决 其次是扩展测试集方法， ｋ ＳＩ Ａ Ｔ将 Ｑ ５ Ｓ 首先按特征构成是数据驱动还是假设驱动的差 将建立的特征组合或分割， 然后在此基础上引进多变量测试集。 第三 策树中。Ｃａｋ ｌ 等的 Ｃ ２将 Ｉ３ ｒ Ｎ ， Ｄ 算法和 Ａ Ｑ算法编织在一起 ， 用户可选 别， 择其中任何—种算法使用。 ｔ ｆ等的 Ｉ５ Ｕｇ ｏ Ｄ Ｒ算法， 不要求一次『提供所 类方法包括ｊ择不同的测试集评价函数， 生 左 通过改善连续特征的描述或修 有的训练实例， 训练实例可以逐次提供 ， 生成的决策树逐次精化， 以支持 改搜索算法本身实现； 第四类方法使用数据库约束， 通过削减数据库 即 增量式学习。洪家荣教授结合实际应用问题对 Ｉ ３ Ｄ 算法作了一些改进 ， 或实例描述特征集来简化决策树； 第五类方法是将决策树转化成另一种 提出了 两个 Ｉ３ Ａ 结合的改进算法 ， Ａ Ｄ和 Ｑ Ｉ Ｑ和 Ａ Ｉ， ， Ｄ ＱＤ 此外 还陆续 数据结构。这些方法通常可以在同另一种算法相互结合中， 增强各 自的 出现了处理大规模数据集的决策树算法 ， Ｓ Ｉ Ｓ ＲＮ 如 ＬＱ， Ｉ Ｔ等等日 Ｐ 。 功能。 ２决策树算法研究 ４决策树在工程中的应用 ２１ 构造决策树算法 决策树在工程中的诸多领域获得了非常广泛的应用 ， 主要有以下几 决策树学习是从无次序 、 无规则的样本数据集 中推理出决策树表示 个方面： 形式、 逼近离散值目标函数的分类规则方法 。它采用 自顶向下 的递归方 ４１ 决策树技术应用于机器人导航 式， 在决策树的内部给 ・ 进行属性值 的比较并根据不同的属性值判断从 ＥＳ ｅ 和 Ｄ ． ｌａｅ 将决策树技术应用于移动机器人导航并取 ． ｒ ｗｅ Ｊ ｖｎ ｙ Ｍｕ 该结点向 下的分支， 在决策树的叶结点得到结论 ， 因此从根结点到叶结 得了一定的成功。 点的—条路径就对应着一条规则 ，整棵决策树就对应着一组表达式规 ４ 决策树技术应用于地铁中的事故处理 ． ２ 则。 我们可将决策树 看成是定义布尔函数的 一种方法。 其输 ＾ 是一组属 法 国的 Ｂｅｉｏ 等人成功地将决策树技术应用于地铁交通调度智 ｒｚｌｎ ｌ 性描述的对象 ， 输出为 ｙｓ ｏ ｅ／ 决策。 ｎ 决策树代表—个假设 ， 可以写成逻辑 能系统。电门 ｆ１根据决策树的基本思想开发出上下文图表来帮助驾驶员针 公式。决策树的表达能力限于 题逻辑 ， 该对象的任—个属 性的任一次 对事故做出正确的处理。 测试均是—个命题。 在命题逻辑范围内， 决策树的表达能力是完全的。 一 ４ 决策树技术应用于图像识别 － ３ 棵决策树可以代表—个决定训练例集分类的决策过程 ， 树的每个结点对 决策树技术应用于包括图像在内的科学数据分析。 如利用决策树对 应于—个属性名或—个特定的测试， 该 鲒 ． 点根据测试的可能结 上百万个天体进行分类 ， 利用决策树对卫星图像进行分析以估计落叶林 果对训练例集进ｉ ０ 。 戗 一 分 划分出的每个部分 应于相应训练例集子空 和针叶林的基部面积值。 附 间的—个分类子问题 ， 该分类子问题可以由一棵决策树来解决。 因此 ， 一 ４ 决策树应用于制造业 ． ４ 棵决策树可以看作是—个对 目 标分类的划分和获取策ｍ 。 决策树技术 已经成功应用于焊接质量的检测以及大规模集成 电路 ２ ． ２处理大规模数据集的决策树算法 的设计， 它不仅可 以规划印刷电路板的布线 ， 波音公司甚至将它用于波 Ｉ３或者 Ｃ ５算法都是在建树时将训练集一次 ｆ装载入内存的。 音飞机生产过程的故障诊断以及质量控制。 Ｄ ４ 生 但当面对大型的有着上百万条纪录的数据库时 ， 就无法实际应用这些算 ５决策树技术面临的问题和挑战 法。针对这一问题， ＾ 前 、 提出了不少改进方法 ， 如数据采样法 、 连续屙性 发展至今， 决策树技术面临的问题和挑战表现在以下几个方面： 离散化法或将数据分为若干小块分别建树然后综合成—个最终的树， 但 ５１ ．决策树方法的效率亟待提高 这些改进都以降低了树的准确性为代价 。直到 Ｍ ｔａ Ａ ｒｗ ｌ Ｒ ｓ ｅ ， ｇ ａ和 ｉ ｈ ａ — 数据挖掘面临的数据往往是海量的，对实时『要求较高的决策场 生
决策树文献综述
决策树文献综述决策树文献综述随着现代信息技术的不断发展，人们对数据的需求不断增长。
数据挖掘技术因而应运而生，决策树作为一种典型的数据挖掘方法，在实际应用中得到了广泛的应用。
本篇文献综述主要介绍决策树研究的相关文献和应用，以期为读者进一步了解和掌握决策树技术提供一定的参考价值。
一、决策树基础（1）ID3算法与C4.5算法决策树基本框架由Ross Quinlan于1986年提出，常用的决策树算法有ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法和C4.5算法。
ID3算法是最早被提出的决策树算法之一，其基本思想是利用信息增益来选择最优属性，但其不能处理连续值属性和缺失值；C4.5树是对ID3算法的改进，增加了对缺失值和连续值属性的处理能力，提高了决策树的精度。
（2）CART算法CART（Classification And Regression Tree）算法是Breiman等人于1984年提出的，它可以处理连续型和离散型的自变量和因变量，算法的分类树被广泛应用于数据的分类和预测。
二、决策树应用（1）企业决策分析在实际应用中，决策树常被应用于企业决策分析。
以货运公司为例，可以使用决策树建立货运公司安全管理体系，探讨所有驾驶员的行为特征，并制定预防指南，将运输过程中的各种风险因素降到最低。
（2）人脸识别人脸识别是指对图片或实时视频中的人脸进行相应识别和验证的过程。
使用决策树算法可以建立一种高效的人脸识别系统。
根据面部特点，构建人类视觉的感知机制和分类器能够极大地提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
（3）医疗诊断医疗诊断是决策树在实际应用中的另一大应用领域，可以应用于辅助医师诊断疾病。
通过对一系列病例的分析及其特点的总结，可以发现解决试题的供选择答案的方案，从而精准地诊断出患者的疾病。
三、决策树总结综上所述，决策树作为数据挖掘领域的一种经典算法，具有分析易懂、准确性高等特点，具有广泛的应用前景。
在实践中，人们可以根据具体问题选择和改进相应的算法，以获得更好的效果，帮助人们更好地处理实际问题。
决策树文献综述
决策树文献综述简介决策树是一种常用的机器学习算法，已经被广泛应用于各个领域。
本文通过综述相关的文献，全面、详细、完整地探讨决策树的相关主题。
决策树的原理决策树是一种基于树结构的分类算法，通过构建一棵树来进行分类。
决策树的原理可以总结如下：1.特征选择：选择最佳的划分特征，使得划分后的子集尽可能纯净。
2.决策树的构建：递归地构建决策树，直到满足终止条件。
3.决策树的预测：通过遍历决策树来预测新样本的分类。
决策树的优缺点决策树作为一种常用的分类算法，具有以下优点：•简单直观：决策树的结果易于理解和解释，可以生成易于理解的规则。
•高效：决策树的构建和预测效率高，适用于处理大规模数据。
•鲁棒性：决策树对异常值和缺失值具有较好的处理能力。
然而，决策树也有一些缺点：•容易过拟合：决策树容易过分拟合训练数据，导致在新数据上预测效果不佳。
•不稳定性：数据的微小变化可能导致生成完全不同的决策树。
•不适合处理连续型数据：决策树主要适用于离散型数据。
决策树算法的改进为了克服决策树的一些弱点，研究者们提出了一系列改进算法，主要包括以下几个方面：剪枝技术是一种防止决策树过度拟合的方法。
剪枝技术可以分为预剪枝和后剪枝两种：1.预剪枝：在构建决策树的过程中，根据一定的准则选择是否继续分裂节点。
常用的准则有信息增益、基尼指数等。
2.后剪枝：先构建完整的决策树，再根据一定的准则选择节点进行剪枝。
集成学习方法集成学习方法通过组合多个决策树进行预测，以提高分类的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法有随机森林和梯度提升树（GBDT）。
1.随机森林：随机森林是通过构建多个决策树并对其进行投票，选择出现次数最多的类别作为最终的预测结果。
2.GBDT：梯度提升树是通过迭代地构建决策树来减小损失函数的梯度，从而逐步提升预测的准确性。
多变量决策树传统的决策树算法只考虑单一特征进行划分，而忽略了特征之间的关系。
多变量决策树引入了多个特征的组合作为划分依据，更适用于处理特征之间存在依赖关系的数据。
利用大数据优化决策树模型的学习效能研究
利用大数据优化决策树模型的学习效能研究随着信息化和数据化的发展，我们可以很方便地获得大量的数据，这些数据需要被有效地处理和利用。
利用机器学习算法可以对数据进行分析，预测和决策等。
其中，决策树是一种非常常用的机器学习算法。
然而，在实际应用中，决策树模型往往会遇到许多问题，例如模型复杂度问题、过拟合问题等。
针对这些问题，利用大数据优化决策树模型的学习效能逐渐成为研究的热点。
一、决策树算法简介决策树算法是一种基于树形结构的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。
决策树可以通过对数据进行分裂，构建树形结构模型，从而实现对数据的分类和预测。
决策树具有容易可视化、易解释、易理解、易于实现等优点，因此被广泛应用于各个领域。
二、决策树模型的学习效能问题尽管决策树算法被广泛应用，但在实际应用中，决策树模型的学习效能问题依然严重。
具体表现在以下几个方面：1.模型复杂度问题决策树算法可以构建树型结构模型，但在实际应用中，模型的深度可能会非常高，从而导致模型复杂度过高。
复杂的模型可能会降低模型的泛化能力，同时也会增加计算复杂度和模型复杂度等问题。
2.过拟合问题在构建决策树模型时，可能会出现过拟合问题。
过拟合问题指的是模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现很差的情况。
过拟合的原因主要是模型过于复杂，并且对于噪声数据的识别能力不足。
3.高维问题在实际应用中，往往会碰到高维数据问题。
例如，对于文本分类问题，可能存在成千上万的特征，如何对这些特征进行有效处理，对于决策树模型的学习效能具有重要的影响。
三、利用大数据优化决策树模型的学习效能针对决策树模型的学习效能问题，在实际应用中，经常会利用大数据来优化决策树模型的学习效能。
具体的方法包括以下几个方面：1.剪枝法剪枝法是一种常用的优化决策树模型学习效能的方法。
它通过裁剪部分决策树叶子节点来降低模型复杂度，从而提高模型的泛化能力。
剪枝法可以分为预剪枝法和后剪枝法两种，其中预剪枝法是指在生成决策树时就对树进行剪枝，后剪枝法是指先建立完整的决策树，然后再对树进行修剪。
决策树算法总结范文
决策树算法总结范文决策树是一种常用的机器学习算法，它通过使用树形结构来进行决策。
决策树算法具有简单、直观、易解释的特点，在数据挖掘和机器学习领域被广泛应用。
下面将对决策树算法进行详细总结。
首先，决策树算法的基本思想是通过对已有的数据进行分类来构建一个树形结构，从而可以对新的数据进行预测或分类。
决策树的每个内部节点表示一个属性条件，每个叶子节点表示一个类别。
通过判断样本在属性条件下的取值，决策树可以沿着树的分支进行分类。
决策树的构建过程可以分为两个步骤：特征选择和树的生成。
特征选择是决策树构建的关键步骤，它决定了选择哪些属性来进行分裂。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
决策树的生成是通过递归的方式来构建树的各个节点，直到满足停止条件。
决策树算法有以下几个重要的优点。
首先，决策树算法易于理解和解释，它生成的决策树类似于人类的决策过程，可以直观地解释为“如果...则...”。
其次，决策树可以处理离散型和连续型属性，不需要对数据进行过多的预处理。
此外，决策树算法对于噪声和缺失数据具有很好的鲁棒性。
决策树算法也有一些缺点。
首先，决策树生成的模型往往过于复杂，容易产生过拟合问题。
为了解决这个问题，可以通过剪枝来降低模型的复杂度。
其次，决策树算法对于特征空间的划分是基于属性条件的，可能导致局部最优解而非全局最优解。
决策树算法除了可以用于分类问题，还可以用于回归问题。
在回归问题中，决策树的叶子节点表示样本的输出值。
决策树回归算法具有对异常值鲁棒性较好、易解释等特点。
但是，决策树回归算法也存在过拟合问题，可以通过剪枝来降低模型的复杂度。
除了上述基本的决策树算法，还有一些改进和扩展的算法。
例如，随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多棵决策树并进行投票来进行预测。
支持向量机决策树是一种将决策树与支持向量机相结合的方法，可以提高分类和回归的性能。
此外，还有一些对决策树进行优化的算法，如C4.5算法、CART算法等。
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。
《2024年决策树ID3算法的改进研究》范文
《决策树ID3算法的改进研究》篇一一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题。
ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法作为决策树算法的一种，以其简单、直观的特点在数据挖掘和机器学习中得到了广泛的应用。
然而，随着数据集的复杂性和规模的增加，ID3算法在处理某些问题时存在一些局限性。
本文旨在研究ID3算法的不足，并提出相应的改进措施，以提高算法的准确性和效率。
二、ID3算法概述ID3算法是一种决策树学习算法，它采用信息增益作为选择划分属性的标准。
算法从根节点开始，对数据集进行训练和学习，根据信息增益选择最优划分属性，将数据集划分为子集，然后递归地对子集进行划分，直到满足停止条件为止。
ID3算法具有简单易懂、计算量小、易于实现等优点。
三、ID3算法的不足虽然ID3算法在许多问题上表现良好，但在处理一些复杂的数据集时，仍存在一些不足。
主要问题包括：1. 对噪声数据敏感：ID3算法在选择划分属性时，容易受到噪声数据的影响，导致划分不准确。
2. 倾向于选择取值较多的属性：当某个属性取值较多时，其信息增益往往较大，导致ID3算法倾向于选择该属性进行划分，这可能导致过拟合。
3. 处理连续属性能力有限：ID3算法主要针对离散属性进行划分，对于连续属性的处理能力有限。
四、改进措施针对ID3算法的不足，本文提出以下改进措施：1. 引入噪声过滤机制：在划分属性前，对数据进行噪声过滤，降低噪声数据对划分结果的影响。
可以通过设置阈值、聚类等方法实现。
2. 属性选择策略优化：在选择划分属性时，引入属性之间的相关性分析，避免选择取值较多且与目标属性相关性较小的属性。
同时，可以采用基于代价复杂度的剪枝策略，对决策树进行后剪枝，以降低过拟合的风险。
3. 扩展处理连续属性的能力：针对连续属性，可以采用离散化处理方法，将连续属性转换为离散属性。
同时，可以引入基于距离的划分方法，以更好地处理连续属性的划分问题。
决策树学习及其剪枝算法研究
优缺点，文中 对它 们进行了 综合的分析与比 较。 但是通过学习训练数据来构造决策树的 策略可能无法达到最好的泛化性 能。 随机噪声和某些决策仅取决 于少量的训练数据，都会导致决策树的 分类精 度下降，并且过度拟合训练数据。 过度拟合问题是决策树归纳学习中的 一个实 践难 题， 避免过度拟合主要是 通过 对树的剪 枝来实现的， 包括预剪枝 和后剪枝。 常用的 后剪枝算法有五种，Ｒ Ｅ Ｐ ， Ｐ Ｅ Ｐ ， Ｅ Ｐ、 Ｍ Ｃ Ｃ Ｐ算法和后规则 修剪方法。 为了在决策树剪枝中选择正确的方法， 本文主 要从计算复杂性、误差估计和算 法理 论基础角度对它们进行阐述。另外，由于 在决策树的构 造过程中采用贪心
规 则等优 点，在数据挖掘领域被广泛地研究和应用。
本文主 要介绍 如何利用训练数据集来构造决策树模型，以及如何解决决策 树学习 过程中的常见问 题。 论文从算法描述角度详细地阐述了 ｍ３算法和其它 改进算法的 理论基 础与学习过程，并结合近年来流行的数 据仓库技术和数据 挖
掘 问题 ，简要地讨论 了决策 树归纳的可扩展性 。针对几种 典型 的决策树算法 的
Ｍ ｏ ｒ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｍ ｉ ｇ ｈ ｔ ｂ ｅ ｍ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｍ ｅ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｏ ｗ ａ ｒ ｄ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ａ ｖ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
ｖ ｅ ｙ ｒ ｌ ｉ ｔ ｌ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ｍ ａ ｙ ｎ ｏ ｔ ｒ ｅ ｌ ｆ ｅ ｃ ｔ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ｒ ｔ ｅ ｎ ｄ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ． Ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｗ ｅ
决策树算法的研究与应用
决策树算法的研究与应用一、本文概述随着大数据时代的到来，如何从海量的数据中提取出有价值的信息并做出准确的决策，成为了当前研究的重要课题。
决策树算法作为一种重要的数据挖掘和机器学习技术，具有直观易懂、分类效果好、适用范围广等优点，被广泛应用于金融、医疗、教育、工业等多个领域。
本文旨在对决策树算法进行深入研究，探讨其基本原理、分类方法、优化策略以及在实际应用中的案例分析。
通过本文的论述，希望能够为读者提供一个全面、系统的决策树算法知识框架，为推动决策树算法在实际应用中的发展提供参考和借鉴。
二、决策树算法的基本原理决策树算法是一种基于树形结构的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。
其基本原理是通过递归地将数据集划分为若干个子集，以生成一个树状结构，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别（对于分类任务）或一个具体数值（对于回归任务）。
在决策树生成过程中，通常会选择一个最优划分属性作为当前节点的划分标准，以便根据该属性将数据集划分为尽可能纯净的子集。
划分属性的选择标准有多种，如信息增益、增益率和基尼指数等。
其中，信息增益是基于熵的概念来度量数据集的不确定性，增益率则是对信息增益的一种改进，旨在解决信息增益偏向于选择取值较多的属性的问题；而基尼指数则是基于基尼不纯度来度量数据集的不确定性。
决策树算法具有直观易懂、易于实现和可解释性强的优点，因此在许多领域得到了广泛应用。
然而，它也存在一些局限性，如容易过拟合、对噪声数据和缺失数据敏感等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进策略，如剪枝、集成学习和随机森林等。
剪枝是一种通过去除决策树中的部分节点或子树来防止过拟合的策略，包括预剪枝和后剪枝两种方式。
预剪枝是在决策树生成过程中提前停止树的生长，而后剪枝则是在决策树生成完成后对其进行简化。
剪枝策略可以有效地减少决策树的复杂度，从而提高其泛化能力。
集成学习则是一种通过结合多个单一模型的预测结果来构建一个更加强大的模型的方法。
数据挖掘决策树分类算法的研究与应用
数据挖掘决策树分类算法的研究与应用一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
在这个信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了各个领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，已经在各个领域得到了广泛的应用。
而决策树分类算法作为数据挖掘中的一种重要方法，也在近年来受到了越来越多的关注。
决策树分类算法是一种基于树结构的分类方法，它通过递归地分割数据集，将数据集划分为不同的子集，从而实现对数据的分类。
决策树分类算法具有简单易懂、易于实现、可解释性强等优点，因此在实际应用中得到了广泛的推广。
本文将对决策树分类算法的研究与应用进行深入探讨，旨在为决策树分类算法的研究者和应用者提供一些有益的参考。
首先本文将介绍决策树分类算法的基本原理和分类方法，包括IDC、CART等经典的决策树算法。
然后针对这些算法进行详细的分析和比较，探讨它们在不同场景下的应用效果。
接下来本文将介绍决策树分类算法在金融、医疗、电商等领域的实际应用案例，以展示决策树分类算法在实际问题中的应用价值。
本文将对决策树分类算法的未来发展趋势进行展望，并提出一些可能的研究方向和挑战。
1. 研究背景和意义随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。
决策树作为一种常用的数据挖掘算法，具有简单、易于理解和实现的特点，被广泛应用于金融、医疗、电子商务等领域的分类和预测问题。
然而传统的决策树算法在处理大规模数据时存在一定的局限性，如计算复杂度高、过拟合等问题。
因此研究和改进决策树算法具有重要的理论和实际意义。
本文主要围绕决策树分类算法的研究与应用展开，首先分析了决策树算法的基本原理和分类方法，然后探讨了传统决策树算法在处理大规模数据时的局限性，以及如何通过引入剪枝策略、特征选择等方法来解决这些问题。
通过实际案例分析，验证了所提出的方法在提高决策树分类性能方面的有效性。
本文的研究不仅有助于深入理解决策树算法的原理和应用，还为解决实际问题提供了有效的技术支持。
机器学习算法中的决策树研究
机器学习算法中的决策树研究近年来，机器学习技术逐渐成为应用领域中的重要组成部分。
决策树算法作为机器学习领域中的经典算法之一，具有可解释性强、易于实现和适用广泛等特点，受到了广泛关注。
本文将重点探讨决策树算法的原理、构建方法以及应用场景等方面的研究进展，并对其未来的发展进行分析。
一、决策树算法的原理决策树算法是一种基于树结构的建模方法，它将样本集合以递归的方式划分成两个或多个子集，在每个子集中继续递归地应用相同的处理方式。
具有以下几个基本要素：1、决策节点：对于一个节点来说，它包含了一个函数和至少两个分支。
其中，函数输入为一个样本特征向量，输出为该样本所属的类别。
2、叶节点：在决策树中表示最终的分类结果。
叶节点中的每个样本都属于同一个类别。
3、样本：决策树算法的训练数据集合，每个样本由特征向量和对应的类别标签组成。
通过不断地对数据进行递归划分，最终生成一棵树，其中每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征可能的取值，并以此进行分类。
二、决策树算法的构建方法决策树的构建方法主要分为两类：基于信息论的构建方法和基于启发式搜索的构建方法。
1、基于信息论的构建方法基于信息论的构建方法主要包括ID3（Iterative Dichotomiser），C4.5和CART （Classification and Regression Tree）三种算法。
i、ID3算法ID3算法是一种基于信息增益的构建方法，通过选择信息增益最大的特征进行分类，直到所有的样本都属于同一类别。
ID3算法的主要优点在于构建过程简单快速，但由于其只考虑了某种特征在整体中的信息增益，对于样本集的噪声、缺失值等问题不够鲁棒。
ii、C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版，主要解决了ID3算法不够鲁棒的问题。
C4.5算法基于信息增益率对特征进行选择，同时加入了处理缺失值、连续值和多分类等问题的处理方式。
C4.5算法相较于ID3算法在分类效果和鲁棒性方面都有了显著的提升。
基于决策树的经典算法综述
v
E (A ) =
∑m
j
pi
I (E i )
( 2. 5)
I D 3 算法是最经典的决策树算法, 应用非常广 泛, 但它存在着很多不足: ( 1) 存在种类偏见问题, 即
信息增益的计算倾向于选择取值较多的属性, 但取 值多的属性不一定是最优的; ( 2) I D 3 算法构造的决 策树是单变量决策树, 忽略了属性间的相互联系; ( 3) I D 3 算法不能直接处理连续性属性; ( 4 ) 不能处 理属性值空缺的样本。 也正是因为 I D 3 算法存在着 以上不足, Q u in lan 于 1993 年又研制了 C 4. 5 系统。
宿 州 学 院 学 报
Journa l of Suzhou Col lege
Vol. 22, No. 2 Apr . 2 0 0 7
基于决策树的经典算法综述
路红梅1, 2
( 1. 合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009; 2. 宿州学院 人工智能与数据挖掘研究室, 安徽 宿州 234000)
I D 3 的基本原理是基于二叉分类问题, 但很容
易将其扩展到多叉分类上。假设训练集中共有m 个 样 本, 样本分别属于 c 个不同的类, 每个类的样本个 数为 P i, i= 1, 2, …, c, 假设还以属性A 作为测试属 性, E i 中含有第 j 类样本的个数为 P ij, j= 1, 2, …, c, 那么, 子集 E i 的信息熵是:
在 CL S 的基础上, 后人陆续提出了多种决策树
91
学 习算法, 其中最为有影响的是Q u in lan 于 1986 年 [3] 提出的 I D 3 算法 。 I D 3 名称的由来是因为它是一系 列的 “交 互 式 二 分 法” 程 序 的 第 3 版 ( In teract ive D icho tom izer23) 。 I D 3 对CL S 主要做了两方面的修改: ( 1) 增加了 窗口技术; ( 2) 提出以信息熵作为选取测试属性的标 准。 在 CL S 算法中, 每次运行算法时要知道所有训 练实例, 若训练实例集过大, 无法一次全部放人内 存, 则算法运行时会发生一些问题。Q u in lan 在 I D3 算法中通过引入窗口 (w indow s) 的方法进行增量式 学习解决了这个问题。 信息熵的下降速度是 I D 3 中关键的选取测试属 性的标准, 信息熵的下降也就是信息不确定性的下 降。 假设向量空间 E 中的正例集 PE 和反例集 N E 的大小分别为 p 和 n, 则按照香农的信息论, 在该空 间中的信息熵为:
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科技论坛决策树学习研究综述叶萌（黑龙江电力职工大学，黑龙江哈尔滨150030）1概述决策树是构建人工智能系统的主要方法之一,随着数据挖掘技术在商业智能等方面的应用，决策树技术将在未来发挥越来越强大的作用[1]。
自从Quinlan 在1979年提出构造决策树ID3算法以来，决策树的实现已经有很多算法,常见的有：CLS （concept learning system ）学习算法，ID4、ID5R 、C4.5算法，以及CART 、C5.0、FuzzyC4.5、0C1、QUEST 和CAL5等[2]。
现在，许多学者在规则学习与决策树学习的结合方面，做了大量的研究工作。
Brako 等的ASSISTANT ，将AQ15中的近似匹配方法引入决策树中。
Clark 等的CN2，将ID3算法和AQ 算法编织在一起，用户可选择其中任何一种算法使用。
Utgoff 等的ID5R 算法，不要求一次性提供所有的训练实例，训练实例可以逐次提供，生成的决策树逐次精化，以支持增量式学习。
洪家荣教授结合实际应用问题对ID3算法作了一些改进，提出了两个ID3和AQ 结合的改进算法，IDAQ 和AQID ，此外，还陆续出现了处理大规模数据集的决策树算法，如SLIQ ，SPRINT 等等[3]。
2决策树算法研究2.1构造决策树算法决策树学习是从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式、逼近离散值目标函数的分类规则方法。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论，因此从根结点到叶结点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。
我们可将决策树看成是定义布尔函数的一种方法。
其输入是一组属性描述的对象，输出为yes/no 决策。
决策树代表一个假设，可以写成逻辑公式。
决策树的表达能力限于命题逻辑，该对象的任一个属性的任一次测试均是一个命题。
在命题逻辑范围内，决策树的表达能力是完全的。
一棵决策树可以代表一个决定训练例集分类的决策过程，树的每个结点对应于一个属性名或一个特定的测试，该测试在此结点根据测试的可能结果对训练例集进行划分。
划分出的每个部分都对应于相应训练例集子空间的一个分类子问题，该分类子问题可以由一棵决策树来解决。
因此，一棵决策树可以看作是一个对目标分类的划分和获取策略[4]。
2.2处理大规模数据集的决策树算法ID3或者C4.5算法都是在建树时将训练集一次性装载入内存的。
但当面对大型的有着上百万条纪录的数据库时，就无法实际应用这些算法。
针对这一问题，前人提出了不少改进方法，如数据采样法、连续属性离散化法或将数据分为若干小块分别建树然后综合成一个最终的树，但这些改进都以降低了树的准确性为代价。
直到M etha,Agrawal 和Ris-sane 在1996年提出了SLIQ 方法，以及在此基础上进行改进得到的SPRINT [6]方法。
3决策树学习的常见问题3.1过度拟合在利用决策树归纳学习时，需要事先给定一个假设空间，且必须在这个假设空间中选择一个，使之与训练实例集相匹配。
我们知道任何一个学习算法不可能在没有任何偏置的情况下学习。
如果事先知道所要学习的函数属于整个假设空间中的一个很小的子集，那么即使训练实例不完整，也有可能从已有的训练实例集中学习到有用的假设，使它对未来的实例进行正确的分类。
当然，我们往往无法事先知道所要学习的函数属于整个假设空间中的哪个很小的子集，即使是知道，我们还是希望有一个大的训练实例集。
因为训练实例集越大，关于分类的信息就越多。
这时，即使随机地从与训练实例集相匹配的假设集中选择一个，它也能对未知实例的分类进行预测。
相反，如果训练实例集与整个假设空间相比过小，即使在有偏置的情况下，仍有过多的假设与训练实例集相匹配，这时作出假设的泛化能力将很差。
当有过多的假设与训练实例集相匹配，便称为过度拟合（overfit ）。
3.2树剪枝对决策树进行修剪可以控制决策树的复杂程度，避免决策树过于复杂和庞大。
此外，还可以解决过度拟合的问题。
修剪决策树有多种算法，通常分为这样五类。
最为常用的是通过预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ）完成，或逐步调整树的大小；其次是扩展测试集方法,首先按特征构成是数据驱动还是假设驱动的差别，将建立的特征组合或分割，然后在此基础上引进多变量测试集。
第三类方法包括选择不同的测试集评价函数，通过改善连续特征的描述或修改搜索算法本身实现；第四类方法使用数据库约束，即通过削减数据库或实例描述特征集来简化决策树；第五类方法是将决策树转化成另一种数据结构。
这些方法通常可以在同另一种算法相互结合中，增强各自的功能。
4决策树在工程中的应用决策树在工程中的诸多领域获得了非常广泛的应用，主要有以下几个方面：4.1决策树技术应用于机器人导航E.Swere 和D .J.M ulvaney 将决策树技术应用于移动机器人导航并取得了一定的成功。
4.2决策树技术应用于地铁中的事故处理法国的Brezillon 等人成功地将决策树技术应用于地铁交通调度智能系统。
他们根据决策树的基本思想开发出上下文图表来帮助驾驶员针对事故做出正确的处理。
4.3决策树技术应用于图像识别决策树技术应用于包括图像在内的科学数据分析。
如利用决策树对上百万个天体进行分类，利用决策树对卫星图像进行分析以估计落叶林和针叶林的基部面积值。
4.4决策树应用于制造业决策树技术已经成功应用于焊接质量的检测以及大规模集成电路的设计,它不仅可以规划印刷电路板的布线，波音公司甚至将它用于波音飞机生产过程的故障诊断以及质量控制。
5决策树技术面临的问题和挑战发展至今，决策树技术面临的问题和挑战表现在以下几个方面：5.1决策树方法的效率亟待提高数据挖掘面临的数据往往是海量的，对实时性要求较高的决策场所，数据挖掘方法的主动性和快速性显得日益重要。
应用实时性技术、主动数据库技术和分布并行算法设计技术等现代计算机先进技术，是数据挖掘方法实用化的有效途径。
5.2适应多数据类型、容噪的决策树挖掘方法随着计算机网络和信息的社会化，数据挖掘的对象已不是关系数据库模型，而是分布、异构的多类型数据库，数据的非结构化程度、噪声等现象越来越突出，这也是决策树技术面临的困难问题。
6结论决策树技术早已被证明是利用计算机模仿人类决策的有效方法，已经得到广泛的应用，并且已经有了许多成熟的系统。
但是，解决一个复杂的数据挖掘问题的任何算法都要面临以下问题：从错误的数据中学习、从分布的数据中学习、从有偏的数据中学习、学习有弹性的概念、学习那些抽象程度不同的概念、整合定性与定量的发现等，因此，还有很多未开发的课题等待研究。
若将决策树技术与其他新兴摘要：决策树分类学习算法是使用广泛、实用性很强的归纳推理方法之一，在机器学习、数据挖掘等人工智能领域有相当重要的理论意义与实用价值。
在详细阐述决策树技术的几种典型算法以及它的一些常见问题后，介绍了它在工程上的实际应用，最后提出了它的研究方向以及它所面临的问题和挑战。
关键词：决策树；决策树算法；ID3；C4.5；SLIQ ；SPRINT （下转156页）22··科教文化的技术相结合，决策树技术将焕发出新的生命力。
参考文献[1]J Han,M Kamber ．范明,孟小峰,等译．数据挖掘：慨念与技术[M].北京：机械工业出版社，2001．[2]史忠植.知识发现[M].北京：清华大学出版社,2002.1.[3]王珏,石纯一.机器学习研究[J].广西师范大学学报(自然科学版).June2003.Vol.21,Issue 2:1-15[4]田金兰,赵庆玉．并行决策树算法的研究[J].计算机工程与应用,2001，(20)：112-114．作者简介：叶萌(1962,10,22~),黑龙江电力职工大学计算机及网络中心讲师。
主要从事计算机网络、大规模集成电路及算法、数据挖掘等方面的研究。
浅析职业生涯规划的重要性杨俊霞（廊坊技师学院，河北廊坊065000）无论是已经进入社会谋职还是仍在校的学生，每个人都渴望成功，但却很少人知道如何择业。
什么职业最适合自己，如何使自己进入某种行业才容易发展事业上的成就，这些最基础的认知，似乎没有像成功学这般的令人疯狂万人竞逐。
时兴创业热潮的时候，一些没有商业才能的人也纷纷投入去开办公司，毕业时，也优先选择经济发达地区和知名企业，然后才考虑专业及个人所长。
这种一窝蜂逐流的职业选择方式，欠缺对自身特点和环境的认识，往往造成了职业生涯的进退两难局面，遑论事业上的成功。
职业生涯规划，是指组织或者个人把个人发展与组织发展相结合，对决定个人职业生涯的个人因素、组织因素和社会因素等进行分析，制定有关对个人一生中在事业发展上的战略设想与计划安排。
职业生涯规划能够更好地了解自身的优势及缺陷，使自己有针对性地学习、提高，是就业、再就业和许多成功企业和个人发展的不可或缺的重要手段。
21世纪的今天，是人才济济、优胜劣汰的今天，只有认真地分析自己的优劣势和不足，认清机遇和挑战，才能为自己的未来描述更广阔的发展空间。
人的一生中有60%是在自己的职业生涯中度过的，如果想让我们的生命更加灿烂，做好职业生涯规划就显得尤为重要了。
“凡事预则立，不预则废。
”但有些人却觉得职业生涯规划是纸上谈兵，觉得这些都是空话，对于找工作是没有帮助的。
可能对于身处象牙塔的学生来说，还体会不到职业生涯规划的重要性，但只要看一下社会上有多少人在为自己的工作去向和奋斗多年依然对事业感到迷茫的正在苦恼的人时，就知道在校园里提前做好职业生涯规划是多么幸运的一件事。
所以，对于即将走进职业生涯的中职学生来讲，职业生涯规划的重要性是不言而喻的。
职业生涯设计可以帮助广大中职学生更好地实现自己的职业理想和人生目标。
作为职业指导的一项重要内容，职业生涯规划也因此受到越来越多中等职业学校的重视。
职业生涯规划的意义，主要体现在以下几个方面：1及早确立人生和职业的奋斗目标和普通高中学生相比，职业学校学生在培养目标方面更加鲜明地突出其职业性，国家关于中等职业教育教学改革方针也明确提出“以服务为宗旨，以就业为导向，以能力为本位”的培养目标。
中职生经过短暂的三年职校学习生活就要走出校园，走向新的工作岗位，因此，通过职业生涯规划加强对中职生的职业指导就显得尤为重要了。
俗话说：磨刀不误砍柴工，我们在校生如果能做到未雨绸缪，设计好自己的职业生涯，对自己的职业发展有一个清晰的思路和认识，有一个明确的职业奋斗目标，在求职的道路上就会少走弯路，有利于寻找到更合适自己的、自己更能胜任的、更能体现自身价值的工作。
只有认识到职业生涯规划的重要意义，认识到职业生涯活动将伴随我们的大半生，只有这样，才能拥有成功的职业生涯，实现完美的人生。