決策樹演算法簡介

決策樹（decision tree）

一、背景知識 符號

xi的資訊量：

l(xi) = - log2p(xi)

熵：h = -

∑p(xi)log2p(xi)

資訊增益： 特徵

a對訓練資料集

d的資訊增益

g(d,a)

= h(d) - h(d|a

)其中，定義集合

d的經驗熵

h(d)

與特徵a

給定條件下

d的經驗條件熵

h(d|a)之差

二、優缺點及適用資料型別

缺點：可能產生過度匹配問題，連續變數處理效果不好。

適用資料型別：數值型和標稱型。

三、基本演算法——id3演算法

決策樹類似於流程圖的樹結構：

每個內部節點表示在乙個屬性上的測試

每個分支表示乙個屬性輸出

樹葉節點表示類或類分布

樹的最頂層是根節點

演算法：尋找劃分資料集的最好特徵，劃分資料集，建立分支點

對於劃分的子集，遞迴上步

遞迴終止條件：所有子項屬同一類或用完所有特徵（使用多數表決分類）

四、優化

構造決策樹很耗時：

→將分類器儲存在硬碟上，使用

python

中的pickle

模組處理連續性變數的屬性：

→離散化

避免overfitting

：→先剪枝、後剪枝

五、演算法比較

c4.5（

gain ratio）

cart

（gain index）

id3（資訊增益）

異：屬性選擇度量方法不同

同：都是貪心演算法，自上而下

六、實現**位址

決策樹演算法簡介

決策樹思想的 非常樸素，程式設計中的條件分支結構就是if else結構，最早的決策樹就是利用這類結構分割資料的一種分類學習方法 決策樹 是一種樹形結構，其中每個內部節點表示乙個屬性上的判斷，每個分支代表乙個判斷結果的輸出，最後每個葉節點代表一種分類結果，本質是一顆由多個判斷節點組成的樹。決策樹分類原...

決策樹演算法原理簡介

1,決策樹概念簡介 不同的演算法模型適合於不同型別的資料。首先，在了解樹模型之前，自然想到樹模型和線性模型有什麼區別呢？其中最重要的是，樹形模型是乙個乙個特徵進行處理，之前線性模型是所有特徵給予權重相加得到乙個新的值。決策樹與邏輯回歸的分類區別也在於此，邏輯回歸是將所有特徵變換為概率後，通過大於某一...

決策樹簡介

決策樹 decision tree 也稱為判定樹，是一類常見的機器學習方法。決策樹是基於樹結構來進行決策的，這恰是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。決策過程中提出的每個判定問題都是對某個屬性的 測試 每個測試的結果或是匯出最終結論，或是匯出進一步的判定問題，其考慮範圍是在上次決策結果的限定範...