机器学习-3-决策树
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。
决策树构成的基本要素
决策树构成的基本要素决策树是一种基本的机器学习算法，它通过将数据集分成不同的子集来构建一个树形结构。
在每个节点上，决策树会根据某个特征的取值将数据集分成更小的子集，直到达到一个终止条件。
本文将介绍决策树的构成要素，包括节点类型、特征选择、分裂准则、剪枝等内容。
一、节点类型决策树中的节点可以分为三种类型：根节点、内部节点和叶节点。
根节点是整个决策树的起点，它对应于数据集中所有样本的特征集合。
内部节点是树中的非叶节点，它对应于数据集中某个特征的取值。
叶节点是树中的最终节点，它对应于数据集中某个类别或标签。
二、特征选择特征选择是决策树构建过程中的一个重要环节，它决定了每个节点分裂时选择哪个特征。
常用的特征选择方法包括信息增益、信息增益比、基尼指数等。
信息增益是指在某个特征的条件下，数据集的信息熵减少的程度。
信息增益比是信息增益除以特征熵。
基尼指数是指数据集中某个类别的概率平方和的差值，用于度量数据集的不纯度。
三、分裂准则分裂准则是决策树构建过程中的另一个重要环节，它决定了每个节点分裂时如何选择分裂点。
常用的分裂准则包括最小化平方误差、最大化信息增益、最小化基尼指数等。
最小化平方误差是用于回归问题的分裂准则，它选择能够最大程度减少数据集方差的分裂点。
最大化信息增益和最小化基尼指数是用于分类问题的分裂准则，它们选择能够最大程度提高数据集纯度的分裂点。
四、剪枝剪枝是决策树构建过程中的一个重要环节，它可以防止决策树过拟合。
常用的剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。
预剪枝是在决策树构建过程中，提前停止分裂以避免过拟合。
后剪枝是在决策树构建完成后，通过删去一些节点或合并一些节点来减小决策树的复杂度。
五、总结决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
决策树的构成要素包括节点类型、特征选择、分裂准则、剪枝等。
在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的分裂准则和剪枝方法，以达到最优的分类或回归效果。
决策树的三种算法
决策树的三种算法一、决策树算法的简单介绍决策树算法就像是一个超级智能的树状决策指南。
你可以把它想象成一棵倒着长的树，树根在上面，树枝和树叶在下面。
它的任务呢，就是根据不同的条件来做出各种决策。
比如说，你想决定今天穿什么衣服，天气就是一个条件，如果天气冷，你可能就选择穿厚衣服；如果天气热，那薄衣服就比较合适啦。
决策树算法在很多地方都超级有用，像预测一个人会不会买某个商品，或者判断一个邮件是不是垃圾邮件之类的。
二、决策树的三种算法1. ID3算法这个算法就像是一个很会找重点的小机灵鬼。
它主要是根据信息增益来构建决策树的。
啥是信息增益呢？就是通过计算某个属性带来的信息量的增加。
比如说，在判断一个水果是苹果还是香蕉的时候，颜色这个属性可能就有很大的信息增益。
如果一个水果是红色的，那它是苹果的可能性就比较大。
ID3算法会优先选择信息增益大的属性来作为树的节点，这样就能更快更准地做出决策啦。
不过呢，这个算法也有个小缺点，就是它比较容易对噪声数据敏感，就像一个很敏感的小娃娃，稍微有点风吹草动就可能受到影响。
2. C4.5算法C4.5算法就像是ID3算法的升级版。
它在ID3算法的基础上做了一些改进。
它不仅仅考虑信息增益，还考虑了信息增益率。
这就好比是一个更加全面考虑的智者。
通过考虑信息增益率，它能够更好地处理那些属性值比较多的情况。
比如说，在一个数据集中有一个属性有很多很多不同的值，C4.5算法就能比ID3算法更好地处理这种情况，不会轻易地被这种复杂情况给弄晕。
而且C4.5算法还能够处理连续的属性值，这就像是它多了一项特殊的技能，让它在更多的情况下都能发挥作用。
3. CART算法CART算法又有自己的特点。
它使用的是基尼系数来选择属性进行划分。
基尼系数就像是一个衡量公平性的小尺子，在决策树这里，它是用来衡量数据的纯度的。
如果基尼系数越小，说明数据越纯，就越容易做出准确的决策。
CART算法既可以用于分类问题，就像前面说的判断水果是苹果还是香蕉这种，也可以用于回归问题，比如预测房价之类的。
决策树
决策树决策树法(Decision Tree）决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。
每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。
选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
决策树的构成要素[1]决策树的构成有四个要素：(1)决策结点；(2)方案枝；(3)状态结点；(4)概率枝。
如图所示：总之，决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。
每条概率枝代表一种自然状态。
在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。
在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。
这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。
决策树对于常规统计方法的优缺点优点：1)可以生成可以理解的规则；2)计算量相对来说不是很大；3) 可以处理连续和种类字段；4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。
缺点：1) 对连续性的字段比较难预测；2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
决策树的适用范围[1]科学的决策是现代管理者的一项重要职责。
我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若干个可行性方案制订出来了，分析一下企业内、外部环境，大部分条件是己知的，但还存在一定的不确定因素。
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-决策树之ID3算法
机器学习-决策树之ID3算法概述决策树（Decision Tree）是⼀种⾮参数的有监督学习⽅法，它是⼀种树形结构，所以叫决策树。
它能够从⼀系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并⽤树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。
决策树算法容易理解，适⽤各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核⼼的各种集成算法，在各个⾏业和领域都有⼴泛的应⽤。
决策树的核⼼有三种算法：ID3：ID3 是最早提出的决策树算法，他就是利⽤信息增益来选择特征的。
C4.5：他是 ID3 的改进版，他不是直接使⽤信息增益，⽽是引⼊“信息增益⽐”指标作为特征的选择依据。
CART：这种算法即可以⽤于分类，也可以⽤于回归问题。
CART 算法使⽤了基尼系数取代了信息熵模型。
ID3算法是本教程的重点要讲的内容，其余两种算法将会后续推出。
数据集下⾯举个例⼦，会使⽤ID3算法帮助我们判断今天的天⽓适不适合出去打球。
进⾏判断之前，需要历史天⽓数据和打球活动数据，以下为历史数据集S。
天数天⽓⽓温湿度风⼒是否打球D1晴朗热湿弱否D2晴朗热湿强否D3⼤⾬热湿弱是D4⼩⾬中等湿弱是D5⼩⾬凉爽正常弱是D6⼩⾬凉爽正常强否D7⼤⾬凉爽正常强是D8晴朗中等湿弱否D9晴朗凉爽正常弱是D10⼩⾬中等正常弱是D11晴朗中等正常强是D12⼤⾬中等湿强是D13⼤⾬热正常弱是D14⼩⾬中等湿强否ID3算法ID3算法会选择当前信息增益最⼤的特征作为树中新的节点。
计算过程如下：步骤1假设S为完整的数据集，数据标签（数据类别）共有n个类别，分别为C1，...，Cn。
Si对应Ci类别下数据⼦集，因此，数据集S的信息熵计算如下：\[Entropy(S)=-\sum_{i=1}^{n}p_{i}\log_{2}{p_{i}} \]其中，pi是数据样本为Ci的概率，因此：\[p_i=\frac{|S_i|}{|S|} \]|Si|是类别Ci在数据集S中的数据数量，|S|是数据集S中的数据数量。
分类决策树decisiontreeclassifier详解介绍
分类决策树DecisionTreeClassifier详解介绍分类决策树（Decision Tree Classifier）是机器学习中一种常见且易于理解的分类算法。
它通过树状结构来表示实例可能的分类过程，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分类结果。
下面将详细介绍分类决策树的基本概念、构建过程、优缺点以及实际应用。
一、基本概念1. 决策树：决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
2. 根节点：决策树的顶部节点，包含对整个数据集的第一次划分。
3. 内部节点：决策树中的节点，它根据某个属性的值将数据集划分成子集，并且还有子节点。
4. 叶节点：决策树中没有子节点的节点，它表示一个类别或者决策结果。
5. 剪枝：为了防止过拟合，通过去掉决策树的一些分支来简化模型的过程。
二、构建过程分类决策树的构建通常包括以下步骤：1. 特征选择：选择合适的特征进行数据集的划分。
常见的特征选择算法有信息增益、增益率、基尼指数等。
2. 决策树生成：根据选择的特征评估标准，递归地生成决策树。
从根节点开始，对数据集进行划分，生成子节点。
重复此过程，直到满足停止条件（如达到最大深度、节点中样本数小于预设值等）。
3. 决策树剪枝：通过去掉决策树的一些分支来简化模型，防止过拟合。
剪枝策略包括预剪枝和后剪枝。
三、优缺点1. 优点：- 易于理解和解释：决策树的结构直观，易于理解和解释，适合非专业人士使用。
- 对数据预处理要求较低：决策树算法能够处理数值型和离散型数据，不需要过多的数据预处理。
- 能够处理非线性关系：决策树能够自动捕捉特征与目标变量之间的非线性关系。
- 对异常值和缺失值不敏感：决策树算法在一定程度上对异常值和缺失值具有鲁棒性。
2. 缺点：- 容易过拟合：决策树在生成过程中可能会过于复杂，导致过拟合现象。
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。
决策树集成算法
决策树集成算法引言决策树集成算法是一种常用的机器学习方法，它通过将多个决策树组合起来，从而提高整体模型的泛化能力和准确性。
在本文中，我们将深入探讨决策树集成算法的原理、优缺点以及常见的集成方法。
决策树简介决策树是一种基于条件语句的树状模型，它通过一系列的判断条件对数据进行分类或回归预测。
决策树的节点表示一个判断条件，分支表示不同的结果，叶节点表示最终的分类或回归结果。
决策树算法的优点包括简单直观、易于解释和能够处理非线性关系等。
决策树的生成决策树的生成是指根据训练数据集构建决策树的过程。
最常用的决策树生成算法是ID3算法、C4.5算法和CART算法。
1.ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）：–选择信息增益最大的特征作为当前节点的判断条件；–递归地对每个子节点进行相同的操作，直到所有训练数据子集的类别一致或者特征集为空。
2.C4.5算法：–选择信息增益比最大的特征作为当前节点的判断条件；–使用信息增益比是为了避免信息增益偏向于取值较多的特征。
3.CART算法（Classification and Regression Tree）：–通过对特征的二分进行递归划分，生成二叉树。
–构建回归树时，选择平方误差最小的特征和切分点进行划分。
–构建分类树时，选择基尼指数最小的特征和切分点进行划分。
决策树的剪枝决策树的剪枝是为了解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。
决策树的剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方法。
1.预剪枝：–在决策树生成的过程中，通过设置阈值或限制树的深度等方式，对决策树进行限制；–当达到预先设定的阈值或限制条件时，停止树的继续生长，进行剪枝。
2.后剪枝：–先构建完全的决策树，再通过对叶节点进行自下而上的剪枝；–每次剪去叶节点，将其父节点变为新的叶节点，重复此过程直到剪枝后的树在验证集上达到最佳性能。
决策树集成算法决策树集成算法通过将多个决策树的预测结果进行集成，从而得到更加准确的预测结果。
机器学习决策树ID3算法的源代码
机器学习决策树ID3算法的源代码决策树算法（ID3）是一种机器学习算法，利用决策树的方式来学习和预测数据。
它是一种递归算法，可以根据现有的数据对分类功能进行估计。
ID3算法一般包括以下几个步骤：1、首先从所有的可能的特征中选择一个最好的分类特征，这个特征会从样本中提取出最有区分度的分类特征；2、接着把训练数据集按照这个特征的取值，划分成若干个小数据集；3、然后，从小数据集中，继续选择一个具有最大信息增益的特征作为子节点分裂依据；4、将节点分裂后，立即分类节点，叶子节点的样本类型应经过多数投票法，确定这个节点所属的分类；5、再把上述过程应用到每一个子节点上，一直迭代直到每一个节点只包含单一类别的样本；6、最后，根据决策树规则，得到一个分类模型，用于预测新的样本属于哪一类；下面是实现ID3算法的源代码：# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as npfrom math import log2"""计算基尼不纯度parameters:dfData - 训练数据class_col - 分类的列returns:giniIndex - 基尼不纯度"""def giniIndex(dfData, class_col):giniIndex = 1class_count = dfData[class_col].value_counts( #计算每个类别出现的次数sum_count = dfData.shape[0] #数据的总条数for k in class_count:giniIndex -= (k / sum_count)**2 #基尼不纯度公式return giniIndex"""计算信息增益parameters:。
机器学习的方法
机器学习的方法
1. 决策树：决策树是一种直观的机器学习方法，通过建立决策树模型，能够根据样本输入的特征，做出决策或者预测结果。
2. 支持向量机(SVM)：支持向量机是一种基于向量空间模型的机器学习方法，用于分类和回归。
SVM将样本数据映射到高维特征空间中，求出其线性可分的超平面。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经活动情况的典型机器学习方法，它通过创建像人脑一样的神经网络来模拟真实的情况，以加强计算机的认知能力。
4. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于概率模型的机器学习方法，它结合了各种特征信息来计算每个类别的概率，从而做出决策。
5. k-近邻算法：k-近邻算法是一种基于实例的机器学习方法，它采用测量不同样本之间距离的方法以确定目标实例的类别。
决策树分类的基本原理
决策树分类的基本原理决策树分类是一种常用的机器学习方法，它使用树状结构来对数据进行分类。
决策树分类的基本原理是根据已有的数据样本，通过构建一个树状模型来预测新的数据样本的类别。
决策树分类的过程可以分为三个步骤：特征选择、树的构建和分类。
特征选择是决策树分类的关键步骤。
在特征选择中，我们需要选择最具有分类能力的特征进行分类。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
信息增益是根据信息熵的变化来选择最佳特征，信息增益比是在信息增益的基础上对特征进行归一化处理，基尼指数则是通过计算数据集的不纯度来选择最佳特征。
树的构建是根据选择的特征来构建决策树模型。
决策树是一种有根有向无环图，它由节点和边组成。
节点分为内部节点和叶节点，内部节点表示特征，叶节点表示类别。
树的构建过程是递归的，从根节点开始，根据选择的特征将数据划分为不同的子集，然后对每个子集递归地构建子树，直到满足停止条件。
分类是将新的数据样本根据构建的决策树模型进行分类。
从根节点开始，根据特征的取值选择相应的子树，直到到达叶节点，然后将叶节点的类别作为预测结果。
决策树分类有以下优点：1. 简单直观：决策树模型易于理解和解释，可以直观地表示数据样本的分类过程。
2. 数据预处理要求低：决策树分类对数据的预处理要求较低，可以处理包含缺失值和离散特征的数据。
3. 可处理多分类问题：决策树分类可以处理多分类问题，不需要额外的修改。
4. 可处理非线性关系：决策树分类可以处理非线性关系的数据，不需要对数据进行线性化处理。
决策树分类也存在一些缺点：1. 容易过拟合：决策树分类容易生成过于复杂的模型，导致过拟合问题。
过拟合会导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。
2. 不稳定性：决策树分类对数据的微小变化敏感，数据的轻微扰动可能会导致模型发生较大变化。
3. 忽略属性之间的相关性：决策树分类基于特征的独立性假设，忽略了属性之间的相关性。
这可能导致模型对相关性强的特征进行重复划分，造成冗余。
机器学习中的监督学习算法解析决策树 支持向量机 神经网络
机器学习中的监督学习算法解析决策树支持向量机神经网络机器学习中的监督学习算法解析：决策树，支持向量机，神经网络在机器学习领域中，监督学习是一种常见的学习方式，其目标是通过已知的输入和对应的输出数据来训练模型，使其具备预测未知数据输出的能力。
监督学习算法中，决策树、支持向量机和神经网络是三个重要的方法。
本文将对这三种算法进行解析，并分析其优缺点及适用场景。
一、决策树决策树是一种基于树结构进行决策的算法。
它通过从根节点到叶节点的一系列判断，将输入数据分类或预测其输出。
决策树的主要优点包括可解释性强、易于理解和实现、适用于离散和连续特征等。
在决策树算法中，常用的生成方法有ID3、C4.5和CART算法。
决策树的生成过程可以简单描述为以下几个步骤：1. 特征选择：根据不同的准则选择划分特征，使得划分后的子集纯度最高，即纯度增益最大。
2. 树的生成：通过递归的方式生成决策树，直到满足终止条件，如样本全部属于同一类别或者特征集为空。
3. 树的剪枝：为了避免过拟合现象，需要对生成的决策树进行剪枝处理，得到更具有泛化能力的模型。
决策树的缺点是容易产生过拟合现象，对异常点和噪声敏感。
为了解决这些问题，可以通过集成学习方法如随机森林和梯度提升树等来提高模型的稳定性和准确性。
二、支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种二分类模型，但可以通过一些技巧扩展到多分类问题。
SVM的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大限度地分开。
支持向量机算法有线性SVM和非线性SVM两种。
线性SVM通过寻找线性的超平面来进行分类，可用于对线性可分和近似线性可分的数据进行分类。
非线性SVM则通过使用核函数将低维特征空间映射到高维空间，在高维空间中找到线性超平面进行分类，从而解决线性不可分问题。
SVM的优点在于可以对高维特征进行有效处理，泛化能力强，且在处理小样本问题时表现较好。
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)
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。
基于机器学习的分类算法在农业生产中的应用
基于机器学习的分类算法在农业生产中的应用一、引言机器学习在当今的信息化社会中有着越来越重要的地位。
它不仅可以应用于各个领域的数据处理、分析，同时对于农业生产、作物品种鉴定、病虫害监测和预测等方面也有着重要意义。
本文将重点讨论基于机器学习的分类算法在农业生产中的应用。
二、机器学习的分类算法1.决策树算法基于决策树（Decision Tree）的分类算法被广泛应用于农业生产领域。
决策树是一种分层模型，与树有着相似的结构，它通过将数据集按照属性值之间的关系划分为若干子数据集，最终能够将数据划分为多个分类。
在农业生产中，可以使用决策树对种植作物的属性进行分析，比如温度、湿度、CO2浓度等，进而为农场主提供更准确的决策建议。
2.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类算法是采用贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
它可以有效地处理高维数据，及时对病害等问题进行判断。
在农业生产中，朴素贝叶斯算法可以使用多个因素来计算病虫害的概率，帮助农业生产者对植物的健康问题做出判断。
3.人工神经网络算法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种由多个简单处理单元组成的非线性计算模型。
在农业生产中，可以使用神经网络算法对作物的生长过程进行建模，预测未来的生长状况。
它还可以用于相关性评估和特定种类的生育管理。
三、机器学习的分类算法在农业生产中的应用1.作物种植管理机器学习的分类算法可以在农业生产中帮助农场主对不同的作物进行分类、识别和监测。
例如，在品种鉴定和品质控制方面，可以通过使用朴素贝叶斯算法对水稻进行分类，用于提高种植效率和优化农业供应链。
2.病虫害检测机器学习的分类算法可以使农业工作者更敏锐地发现和处理病虫害问题，因此对于防治病虫害具有较高的适用性。
决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法可以用于将病虫害的特征与相应的标准匹配，对其进行分类识别，以快速准确地诊断和防治病虫害。
机器学习决策树融入思政教育探析
机器学习决策树融入思政教育探析发布时间：2022-06-30T02:13:36.380Z 来源：《教学与研究》2022年5期作者：侯泱[导读] 全面实施教学计划思想政治教育是新时代大学专业课程改革的关键环节。
为了引导学生在学习中保侯泱山东师范大学，山东济南 250358摘要：全面实施教学计划思想政治教育是新时代大学专业课程改革的关键环节。
为了引导学生在学习中保持强烈的求知欲,知晓自己所肩负的使命,在科学研究中端正态度,将思政教育中的辩证统一思想运用于《机器学习》中,树立仔细、认真、研究的科学研究精神。
以专业核心课《机器学习》中的决策树核心模块为例,将思想政治教育中的部分要害与其紧密结合,在此基础上利用典型教学案例拓宽教学手段。
关键词：课程思政;机器学习;决策树;教学案例一、课程分析按照国家教育部的《高等学校课程思政建设指导纲要》规定①,机器学习推动了当下科学技术的蓬勃发展,其目的是致力于探究如何使用经验E,通过机器计算的方法提高它在任务T中的实现性能P。
本课程将通过操纵数据建立模型，使学生对“何为机器学习”有了初步的了解，并在理解理论的基础上，充分的实践,用理论引导实践的进行，并利用其解决学习生活中的种种困惑。
决策树是机器学习阶段中的一个重要环节，利用一个大树形状的模型来查找有关问题的解决措施，将学生现实生活中遇到的种种问题分类归因，现如今，思想政治教育在诸多学科中愈加普及和贯穿，我们应将思想政治教育中的要害内容与《机器学习》紧密联合起来。
二、思想政治教育与机器学习紧密联合(一)思政要点贯穿其中本课程的中心是学习一些基本算法，如何归因问题，如何删减“树枝”这些知识点都可与思想政治教育中的以下品质相联系:坚持不懈、精益求精、周密的端正态度，以及辩证法中的对立统一的看待事物的方法等。
（二）教学目标一是使学生了解并充分掌握算法实践，二是使学生学会正确归因分类现实问题，三是知晓删减“树枝”的方法，四是让学生将所规划的决策树完美展出，无是在学习过程中自始至终贯彻思想政治教育中的相关理论与精神。