2 机器学习-决策树学习
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。
简述决策树方法的具体步骤。
简述决策树方法的具体步骤。
决策树是一种常用的机器学习算法，其可以通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。
决策树方法的具体步骤如下：1. 数据准备：收集需要进行分类或预测的数据，并进行数据清洗和预处理。
这包括数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 特征选择：从数据集中选择最佳的特征作为决策树的根节点。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
3. 划分数据集：根据选择的特征，将数据集划分为多个子集。
每个子集都包含了特征取值相同的样本。
这一步骤会将数据集分为多个分支。
4. 递归构建决策树：对每个子集重复上述步骤，选择最佳的特征作为该子集的根节点，并将该子集划分为更小的子集。
这一过程会不断递归进行，直到满足停止条件为止。
5. 停止条件：构建决策树的过程中，需要设定一些停止条件，以防止过拟合。
常用的停止条件有：决策树的深度达到预定值、节点中的样本数小于阈值、节点中样本的类别完全相同等。
6. 剪枝：决策树的构建可能会过度拟合训练数据，导致泛化能力较弱。
为了解决这个问题，可以对决策树进行剪枝。
剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方法。
预剪枝是在构建决策树时，在每次划分节点前进行估计，若划分后无显著提升，则停止划分。
后剪枝是在构建好决策树后，从底部开始，逐层向上对非叶节点进行剪枝操作。
7. 决策树的评估：使用测试数据集来评估决策树的性能。
常用的评估指标有准确率、召回率、精确率、F1值等。
8. 决策树的应用：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。
将新样本从决策树的根节点开始，依次根据特征的取值选择分支，直到叶节点，即可得到分类或预测结果。
决策树方法是一种直观且易于理解的机器学习算法，其构建过程简单明了，并且可以处理多分类和连续型特征。
然而，决策树也有一些局限性，如容易过拟合、对数据的小变化敏感等。
为了克服这些问题，可以使用集成学习方法如随机森林、梯度提升树等来提高决策树的性能。
决策树方法是一种常用的机器学习算法，通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。
人工智能决策树的名词解释
人工智能决策树的名词解释随着人工智能技术的迅速发展，人工智能决策树越来越受到关注和应用。
作为一种机器学习的方法，人工智能决策树能够对大量的数据进行分析和预测，从而帮助人们做出更明智的决策。
本文将对人工智能决策树的相关名词进行解释，并探讨其在不同领域的应用。
一、机器学习：机器学习是人工智能领域的重要分支，其旨在通过设计和开发能够自主学习和改进的算法和模型，使机器能够从数据中自动获取知识，不断演化和改进自身的性能。
人工智能决策树即是机器学习中的一种方法，通过学习训练数据中的模式和规律，能够对未知数据进行分类和预测。
二、决策树：决策树是一种表达决策规则的树状图模型。
它通过一系列的决策节点和叶子节点来表示不同的决策路径和结果。
在人工智能决策树中，每个节点都代表一个特征或属性，而边则表示不同的取值。
通过对每个节点进行判断和选择，最终可以到达叶子节点，得到最终的决策结果。
三、特征选择：特征选择是人工智能决策树中的一个重要步骤。
在构建决策树时，需要选择最优的特征作为节点，以便最大程度地减少不确定性和提高分类准确性。
特征选择通常使用不同的算法和指标来评估每个特征对数据集的重要性，如信息增益、基尼指数等。
四、剪枝：剪枝是优化人工智能决策树的一种技术，目的是避免过拟合和提高泛化能力。
在构建决策树时，可能会出现过于复杂的树结构，导致对训练数据的拟合程度过高，而对未知数据的预测效果较差。
通过剪枝操作，可以去除一些冗余的节点和边，从而得到更简洁、更泛化的决策树模型。
五、分类与回归决策树：人工智能决策树可用于分类和回归两种任务。
分类决策树用于将数据分为不同的类别或标签，如识别图像中的物体、垃圾邮件过滤等。
回归决策树则用于预测数值型的输出，如预测房价、销售额等。
分类决策树和回归决策树在构建和应用上有所不同，但都依赖于相似的决策树结构和算法。
六、人工智能决策树的应用：人工智能决策树在许多领域都有着广泛的应用。
在医疗领域，决策树可以用于疾病诊断和治疗方案选择；在金融领域，决策树可以用于信用评估和投资决策；在推荐系统中，决策树可以用于个性化推荐和用户画像构建。
决策树(完整)
无缺失值样本中在属性 上取值 的样本所占比例
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
谢谢大家！
举例：求解划分根结点的最优划分属性
根结点的信息熵：
用“色泽”将根结点划分后获得3个分支结点的信息熵分别为：
属性“色泽”的信息增益为：
若把“编号”也作为一个候选划分属性，则属性“编号”的信息增益为：
根结点的信息熵仍为：
用“编号”将根结点划分后获得17个分支结点的信息熵均为：
则“编号”的信息增益为：
三种度量结点“纯度”的指标：信息增益增益率基尼指数
1. 信息增益
香农提出了“信息熵”的概念，解决了对信息的量化度量问题。香农用“信息熵”的概念来描述信源的不确定性。
信息熵
信息增益
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“纯度提升”越大。决策树算法第8行选择属性
著名的ID3决策树算法
远大于其他候选属性信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好
2. 增益率
增益率准则对可取值数目较少的属性有所偏好著名的C4.5决策树算法综合了信息增益准则和信息率准则的特点：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。
3. 基尼指数
基尼值
基尼指数
著名的CART决策树算法
过拟合：学习器学习能力过于强大，把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，导致泛化性能下降。欠拟合：学习器学习能力低下，对训练样本的一般性质尚未学好。
过拟合无法彻底避免，只能做到“缓解”。
不足：基于“贪心”本质禁止某些分支展开，带来了欠拟合的风险
预剪枝使得决策树的很多分支都没有“展开”优点：降低过拟合的风险减少了训练时间开销和测试时间开销
机器学习：决策树（二）——sklearn决策树调参
机器学习：决策树（⼆）——sklearn决策树调参参数解析参数DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor特征选择标准criterion 可以使⽤"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。
⼀般说使⽤默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。
除⾮你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择⽅法。
可以使⽤"mse"或者"mae"，前者是均⽅差，后者是和均值之差的绝对值之和。
推荐使⽤默认的"mse"。
⼀般来说"mse"⽐"mae"更加精确。
除⾮你想⽐较⼆个参数的效果的不同之处。
特征划分点选择标准splitter 可以使⽤"best"或者"random"。
前者在特征的所有划分点中找出最优的划分点。
后者是随机的在部分划分点中找局部最优的划分点。
默认的"best"适合样本量不⼤的时候，⽽如果样本数据量⾮常⼤，此时决策树构建推荐"random"同划分时考虑的最⼤特征数max_features 可以使⽤很多种类型的值，默认是"None",意味着划分时考虑所有的特征数；如果是"log2"意味着划分时最多考虑log2N个特征；如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑N−−√个特征。
如果是整数，代表考虑的特征绝对数。
如果是浮点数，代表考虑特征百分⽐，即考虑（百分⽐xN）取整后的特征数。
其中N为样本总特征数。
⼀般来说，如果样本特征数不多，⽐如⼩于50，我们⽤默认的"None"就可以了，如果特征数⾮常多，我们可以灵活使⽤刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最⼤特征数，以控制决策树的⽣成时间。
使用机器学习技术进行用户购买意向分析的常用算法
使用机器学习技术进行用户购买意向分析的常用算法机器学习技术在用户购买意向分析中扮演着重要的角色。
通过使用合适的算法，可以从大量的数据中提取出有价值的信息，进而预测用户的购买意向。
本文将介绍几种在用户购买意向分析中常用的机器学习算法。
1. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。
在用户购买意向分析中，逻辑回归可以用来预测用户是否有购买某个产品或服务的意向。
逻辑回归基于线性回归的概念，将线性预测转化为概率预测，并通过设置一个阈值来进行分类。
通过对历史购买数据的分析，可以训练出一个逻辑回归模型，从而对新用户的购买意向进行预测。
2. 决策树（Decision Tree）决策树是一种常用于分类和回归问题的机器学习算法。
在用户购买意向分析中，可以通过构建决策树来分析用户的购买行为和特征。
决策树通过一系列的判断条件将数据集拆分成子集，最终将每个子集分配到一个决策节点。
通过训练决策树模型，可以根据用户的特征和历史购买行为来预测其购买意向。
3. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种用于分类和回归的集成学习算法。
随机森林通过构建多个决策树，将它们的结果进行投票或平均，来预测用户的购买意向。
由于随机森林可以处理大量的数据和高维特征，且对于异常值和噪声具有较好的鲁棒性，因此在用户购买意向分析中被广泛应用。
4. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类的机器学习算法，通过划分超平面将两个类别的数据分离。
在用户购买意向分析中，支持向量机可以用来分析用户的行为和特征，进而预测其购买意向。
支持向量机通过将数据映射到高维空间，找到最佳的超平面来实现分类。
5. 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算法。
在用户购买意向分析中，神经网络能够处理复杂的非线性关系，通过多个层次的神经元模拟用户的购买意向。
决策树学习AI技术中的决策树模型与应用
决策树学习AI技术中的决策树模型与应用决策树是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于人工智能技术中。
它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或预测，具有可解释性强、灵活性高等优点。
本文将介绍决策树模型的基本原理、训练过程以及常见的应用场景。
决策树模型的基本原理决策树模型是一种基于树状结构的预测模型，它将训练数据的特征进行分割，并根据分割结果构建一棵树。
在该树的每个内部节点，它都根据某个特征对数据进行分割；而在每个叶子节点，它都代表一个类别或预测的结果。
通过根据特征分割数据样本，不断细分出更纯的数据集，决策树能够对未知样本进行分类或预测。
决策树训练过程决策树的训练过程分为特征选择、树的构建和剪枝三个步骤。
特征选择是指在每个节点上选择一个最优的特征作为分割依据。
常见的特征选择算法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
它们通过计算每个特征的纯度或不纯度，选择使得分割后各个子集纯度最高或不纯度最低的特征。
树的构建是指根据特征选择的结果，递归地构建决策树的过程。
从根节点开始，选择一个特征进行分割，将样本划分到对应的子节点中。
然后对每个子节点递归地执行相同的分割过程，直到满足停止条件，如节点中的样本属于同一类别、达到最大深度等。
剪枝是为了避免过拟合而对决策树进行修剪。
过拟合指的是模型在训练集上表现良好但在测试集上表现差的情况。
常见的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。
预剪枝是在树的构建过程中，在每次分割时进行判断，若分割后的性能没有显著提升，则停止分割。
后剪枝则是先构建完整的决策树，再通过将一些节点合并或删除来提高泛化能力。
决策树的应用场景决策树在许多领域都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
1. 医学诊断决策树可以根据病人的症状和检查结果对疾病进行诊断。
通过构建一个合适的决策树模型，医生可以根据病人的个人信息和检查数据判断疾病的种类和严重程度，为治疗提供指导。
2. 金融风险评估决策树可以用于预测个人或企业的信用风险。
《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。
简单说明决策树原理
简单说明决策树原理决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型，它通过对训练数据进行学习来建立一个树形模型，用于预测新的数据。
决策树模型具有易于理解、易于实现、可处理离散和连续数据等优点，因此在机器学习领域得到了广泛应用。
一、决策树的基本概念1. 节点：决策树中的每个圆圈都称为一个节点，分为两种类型：内部节点和叶节点。
2. 内部节点：表示对特征进行测试的节点。
每个内部节点包含一个属性测试，将输入实例分配到其子节点中。
3. 叶节点：表示分类结果或输出结果。
在叶子结点处不再进行属性测试，每个叶子结点对应着一种类别或值。
4. 分支：表示从一个内部节点指向其子节点的箭头，代表了样本在该特征上取某个值时所走的路径。
5. 根节点：表示整棵决策树的起始点，在分类问题中代表所有样本都未被分类时所走的路径。
6. 深度：从根结点到当前结点所经过分支数目。
叶子结点深度为0。
7. 路径：从根结点到叶子结点所经过的所有分支构成的序列。
8. 剪枝：对决策树进行简化的过程，目的是减少模型复杂度，提高泛化能力。
二、决策树的生成1. ID3算法ID3算法是一种基于信息熵来进行特征选择的决策树生成算法。
它通过计算每个特征对训练数据集的信息增益来选择最优特征作为当前节点的属性测试。
具体步骤如下：（1）计算数据集D的信息熵H(D)。
（2）对于每个特征A，计算其对数据集D的信息增益Gain(A)，并选择信息增益最大的特征作为当前节点的属性测试。
其中，信息增益定义为：Gain(A)=H(D)-H(D|A)，其中H(D|A)表示在已知特征A时，数据集D中所包含的各个类别所占比例对应的熵值。
（3）将数据集按照选定属性划分为多个子集，并递归地生成子树。
（4）直到所有样本都属于同一类别或者没有更多可用特征时停止递归。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版，它在选择最优特征时使用了信息增益比来解决ID3算法中存在的偏向于选择取值较多的特征的问题。
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--决策树(ID3)算法及案例
机器学习--决策树(ID3)算法及案例1基本原理决策树是一个预测模型。
它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，每个分支路径代表某个可能的属性值，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。
一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。
在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。
信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。
然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。
2算法流程检测数据集中的每个子项是否属于同一分类：If 是，则返回类别标签；Else计算信息增益，寻找划分数据集的最好特征划分数据数据集创建分支节点（叶结点或决策结点）for 每个划分的子集递归调用，并增加返回结果到分支节点中return 分支结点算法的基本思想可以概括为：1）树以代表训练样本的根结点开始。
2）如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并记录该类。
3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点．4 ）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本根据该属性的值分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。
匀针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递归形成每个划分样本上的决策树。
一旦一个属性只出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它，直接标记类别。
5）递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止：①给定结点的所有样本属于同一类。
②没有剩余属性可以用来进一步划分样本．在这种情况下．使用多数表决，将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布[这个主要可以用来剪枝]。
③如果某一分枝tc，没有满足该分支中已有分类的样本，则以样本的多数类生成叶子节点。
算法中2)步所指的最优分类能力的属性。
这个属性的选择是本算法种的关键点，分裂属性的选择直接关系到此算法的优劣。
[机器学习]-决策树-最简单的入门实战例子
![[机器学习]-决策树-最简单的入门实战例子](https://img.taocdn.com/s3/m/bad2ad0acd1755270722192e453610661ed95a6d.png)
[机器学习]-决策树-最简单的⼊门实战例⼦本⽂主要介绍决策树的基本概念和如最简单的⼊门实例第⼀部分--基本概念： 什么是决策树？ 我不打算搞⼀段标准的定义放在这⾥，我个⼈理解是建⽴⼀个树来帮助决策，下⾯以⼀个图说明⼀下（注：图是盗别⼈的） 这就是⼀个决策树，从图中可以⼀⽬了然的了解决策树的概念，上⾯的图中只有⼀个属性来决定这个⼈是男还是⼥，⼀个属性往往决定的结果并不准确，⽐如⼩孩都没有胡⼦，但是并不能认为⼩孩都是⼥孩，这显然不⾏，那怎么办？如果想相对准确判断，需要再增加属性，⽐如增加个喉结，如下图： 上图就是由两个属性来决定结果，那引出了⼀个重要的问题，是从胡⼦开始分，还是从喉结开始分呢？就是每个节点为什么是这样排序，就引出了信息熵的概念 什么是信息熵？ 简单来说信息熵，就是反映⼀个系统的混乱程度，越有序的系统，信息熵越⼩，反之越⼤，上⾯是⽤了胡⼦和喉结作为属性来判断⼀个⼈是男是⼥，但是这个系统的不确定性还是很⼤的，⽐如⼀个没有喉结⼜没有胡⼦的⼈，并不⼀定是⼥⼈，可能是⼩孩，那如果根据这个⼈有没有JJ，作为判断的依据，那不确定性就会很低，信息熵就会很⼩。
这⾥没有举个具体的数字计算，也没有贴公式，主要是编辑数学公式太⿇烦，其实公式就是信息的期望。
通过上⾯的介绍，就可以知道，可以通过计算信息熵来确定从哪个属性开始分，哪个属性作为根节点。
第⼆部分--代码： I.数据如下：（goatee 翻译胡⼦），只有四个样本，测试样本就⼀个，在代码中有 II.代码：# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerfrom bel import LabelBinarizerfrom sklearn import treedef decision_tree():df = pd.read_excel('../data/K-NN/DecisionTree.xlsx') #要预测的值label_feature = df['sex'].valuesprint('label_feature:\n'+str(label_feature)) #属性df_feature = df['goatee']feature_list = []for i in df_feature.values:dt_dict = {}dt_dict['goatee'] = ifeature_list.append(dt_dict) #封装成需要的数据格式print('feature_list:\n' + str(feature_list))dcv = DictVectorizer() #将字典转化为数字dummyX = dcv.fit_transform(feature_list).toarray()print('dummyX:\n'+ str(dummyX))lb = LabelBinarizer()dummyY = lb.fit_transform(label_feature)# dummy = dcv.fit_transform(label_feature)print('dummyY:\n' + str(dummyY)) #使⽤信息熵的规则进⾏分类clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')clf = clf.fit(dummyX,dummyY) #⽣成测试数据oneDummyX = dummyX[0]oneDummyX[0] = 0newDummyX = oneDummyXprint('feature_names'+str(dcv.get_feature_names()))print('newDummyX:\n'+str(newDummyX)) #使⽤测试数据进⾏预测prediction = clf.predict([newDummyX])print('prediction:\n'+str(prediction))if__name__ == '__main__':decision_tree()----------------------------------------------------------菇凉滑溜溜的马甲线-----------------------------------------------------#输出结果为：label_feature: ['man''woman''man''woman']feature_list： [{'goatee': 'yes'}, {'goatee': 'no'}, {'goatee': 'yes'}, {'goatee': 'no'}]dummyX: [[0. 1.] [1. 0.] [0. 1.] [1. 0.]]dummyY: [[0] [1] [0] [1]]feature_names: ['goatee=no', 'goatee=yes']newDummyX: [0. 1.]prediction: [0]。
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（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。
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• 爬山式搜索存在局部最优问题。它可以保证找到符合 任何无噪声数据集的树，但未必是最小的
• 批量学习。每项决策需要2001年6月2日
决策树学习中的误区
• 树的深度应尽量小。但贪婪搜索可能无法找到最小树 ，顶层结点可能不是高区分度的
• 基本算法 给所有样本赋予一个初始权重 For i from 1 to T do 从加权的样本中学习一个假设hi 减小那些与hi一致的样本的权重
• 在测试时，每个假设会得到一个加权的投票(与训练数 据上的精度成比例)
2001年6月2日
引导算法
For D中的每个样本，令其权重wi=1/|D| For t from 1 to T do
情况的复杂度更高
2001年6月2日
减小误差的修剪
• 一种后修剪，交叉验证的方法 将训练数据分割为两个集合：“生长”和“验证” 用“生长”数据构建一棵完全树 Until 验证数据集合上的精度降低 do： For each 树中非叶结点n 临时修剪掉n下子树，用标号为主要分类的叶子代替 在验证集上计算该树的精度 修剪掉那些对精度影响最大的分支
决策树学习 编写：张磊
决策树
• 决策树是实例（表示为特征向量）的分类器。结点测 试特征，边表示特征的每个值，叶结点对应分类。
• 可表示任意析取和合取范式，从而表示任意离散函数 和离散特征
• 可将实例分到多个分类(2) • 可以重写为规则，用析取范式（DNF）形式
red ^ circle -> positive
令examplesi为具有A=vi的样本子集 从根结点出发增加分支（A=vi) 如果examplesi为空 则创建标号为最普遍分类的叶结点 否则递归创建子树——调用DTree(examplesi,attributes-{A})
2001年6月2日
根属性的选取
• 决策树要尽可能小 • 寻找一组数据对应的最小决策树是NP-hard的 • 简单递归算法是贪婪启发式搜索，无法保证最优 • 子集应尽可能“纯”，从而易于成为叶结点 • 最常用的启发规则是基于信息增益(Information Gain)
• 要降低这些情况下的增益
• 首先计算与分类无关属性的信息量，即该属性的熵
SplitInfo(S, A)
c i 1
Si S
log2
Si S
其中Si为S中具有属性A第i个值的子集。某属性按值分 割样本越平均，则SplitInfo越大
• 增益比率利用SplitInfo来避免选择这些属性
GainRatio(S, A) Gain(S, A) SplitInfo(S, A)
2001年6月2日
装袋(Bagging)
• 用训练集的不同样本来训练同一个学习者，来创建多 重模型(Breiman,1996)
• 给定训练集大小为n，通过从原始数据取样(用替换方 法)，创建m个不同的训练集(大小为n)
• 用简单的投票方法来合并这m个模型 • 可用于任何学习方法 • 减少了不稳定学习算法的一般化错误，即当训练数据
•
安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20. 10.1717 :57:461 7:57Oc t-2017- Oct-20
Sv S
Entropy(Sv )
其中Sv是S中属性A值为v的子集 • 例子：
big, red, circle : +
small, red, circle : +
small, red, square : -
big, blue, circle : -
2001年6月2日
决策树归纳中的假设空间
• 决策树可以表示任何离散函数，归纳就是在此空间内 的搜索
2001年6月2日
基本决策树算法
• 训练数据批处理，自顶向下递归构造决策树 • DTree(examples, attributes)
If 所有样本属于同一分类，返回标号为该分类的叶结点 Else if 属性值为空，返回标号为最普遍分类的叶结点 Else 选取一个属性，A，作为根结点 For A的每一个可能的值vi
red ^ circle -> A blue -> B; red ^ square -> B green -> C; red ^ triangle -> C
2001年6月2日
决策树学习
• 实例用(属性-值)对表示。离散值处理简单，连续值可 以划分区间。
• 输出可以是离散的分类，也可以是实数（回归树）。 • 能有效处理大量数据 • 可处理噪声数据（分类噪声，属性噪声） • 属性值缺失，亦可处理
2001年6月2日
避免过度拟合的方法
• 需要修剪时的两个基本方法
– 预修剪：支持度不够则停止树的增长 – 后修剪：置信度不够则修剪掉该分支
• 子树是否需要修剪的判别方法：
– 交叉检验：保留部分训练数据用于验证 – 统计测试：通过训练集的统计来判别 – 最小描述长度(MDL)：判别该假设的复杂度是否比记忆例外
样本计算属性值分布百分比
• 在训练时，缺失的属性会按照其分布百分比逐个计算 。
• 例如，给定一个缺失了颜色属性值的正例，它将被视 为0.6个red正例、0.2个blue正例和0.2个green正例。
2001年6月2日
测试时的值缺失
• 若属性值未给出，则设定为??(通配符)，然后多路径到 达叶结点，最后计算分类结果的各分类权重
2001年6月2日
增益比率细述
• 然而，当|Si|=|S|时SplitInfo可能很小甚至为0，从而导致 信息比率过大甚至溢出
• C4.5对此进行了改进，它计算每个特征的信息增益， 对于超过平均增益的特征，再进一步根据增益比率来 选取特征
2001年6月2日
缺失的属性值
• 属性值可能未完全给出 • 一种解决方法是根据已有样本属性值的先验概率来对
轻微改动时会导致决策结果剧烈变动的那些学习方法
2001年6月2日
引导(Boosting)
• 另一个生成多重模型的方法——重复更改同一个学习 算法的数据
• 对弱学习算法(假设的精度只要超过1/2即可)能保证性 能的改进
• 对样本加权，每次叠代产生一个新的假设，对那些导 致最终假设精度变差的样本重新加权
2001年6月2日
多重模型的实验结果
• 多决策树模型应用范围更广也更准确 • 引导算法性能比装袋算法好 • 引导算法偶尔也会降低性能
2001年6月2日
•
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20. 10.1720 .10.17Saturday , October 17, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。1 7:57:46 17:57:4 617:57 10/17/2 020 5:57:46 PM
Until 没有新的特征被创建或到达限定值 do 使用当前的所有特征从训练集构造决策树 从边缘末端(正例)两个特征的联合来创建新特征 将这些新特征加入现有特征集中，同时扩展每个样本
的描述以包含所有新特征
2001年6月2日
边缘示例
2001年6月2日
多重模型
• 学习概念的多重候选定义 • 最终决策是基于多个学习模型的(加权)投票
• 当训练集很小时，可能会严重损害分类精度 • 最好能给定合适的结点数，达到最佳折衷
2001年6月2日
连续属性
• 用分区方法，将连续值映射为离散值
• 结点分裂，以获得最大信息增益
• 达到最大信息增益的单阈值分裂算法 For each 连续特征 Ai 根据Ai的值对样本排序 For each 序列中的每对Xi,Xi+1 If Xi和Xi+1的分类不同 将Xi和Xi+1的中点作为可能的阈值进行检验，即
• 1970后期：Quinlan发明用信息增益作为启发策略的 ID3方法，从样本中学习构造专家系统
• 同时，Breiman和Friedman开发的CART（分类与回归 树）方法类似于ID3
• 1980’s：对噪声、连续属性、数据缺失、改善分割条件 等进行研究
• 1993：Quinlan的改进决策树归纳包（C4.5），目前被 普遍采用
从加权样本中学习一个假设ht 计算ht的误差t，作为被错误分类样本的总权重 If t >0.5 then 终止，else 继续 令t= t/(1- t) 将ht正确分类出的样本的权重乘以t 权重归一化以保证总和为1 在测试时，每个假设ht获得投票的权重为log(1/ t)，票数 最多的假设作为最终决策
2001年6月2日
计算复杂度
• 最坏情况是构造出一棵完全树，每条路径都测试了所 有特征
• 各层i要对剩下的|A|-i个属性计算最佳分割
|A| iD
D
A ( A 1) O( D
A2)
i 1
2
• 一般来说，性能与属性个数成线性关系
2001年6月2日
决策树研究的历史
• 1960’s：Hunt的完全搜索决策树方法（CLS）对概念学 习建模
2001年6月2日
过度拟合和修剪
• 通过学习训练数据来构造分类树，可能无法达到最好 的泛化性能，因为
– 噪声数据的影响 – 某些决策仅基于少量数据，与客观事实不符合
• 一个假设H被称为对于训练数据是过度拟合的，指的是 如果存在另一个假设H’，在训练集上H的误差比H‘小， 但在测试集上H’的误差比H小
例如：
Ai Xi[Ai ] (Xi1[Ai ] Xi[Ai ]) / 2
长度(L): 10 15 21 28 32 40 50 (已排序)
分类: - + + - + + -
检查阈值：L<12.5, L<24.5, L<30, L<45