決策樹演算法

決策樹:

判定樹是乙個類似於流程圖的樹結構：其中，每個內部結點表示在乙個屬性上的測試，每個分支代表乙個屬性輸出，而每個樹葉結點代表類或類分布。樹的最頂層是根節點。

乙個根據天氣情況判斷是否適宜戶外運動的決策樹示例：

熵（entropy）概念：

資訊和抽象，如何度量？

2023年，夏農提出了 」資訊熵(entropy)「的概念。

一條資訊的資訊量大小和它的不確定性有直接的關係，要搞清楚一件非常非常不確定的事情，或者 是我們一無所知的事情，需要了解大量資訊==>資訊量的度量就等於不確定性的多少。

位元(bit)來衡量資訊的多少。

變數的不確定性越大，熵也就越大

決策樹歸納演算法：

選擇屬性判斷結點。

通過a來作為節點分類獲取了多少資訊。

具體步驟與示例：

下表是一組資訊：（包含age、income、是否student、credit_rating信用評級、class:buys_computer是否買電腦）

所以資訊熵的取值在0~1之間。

類似，gain(income) = 0.029, gain(student) = 0.151, gain(credit_rating)=0.048

其餘結點分類類似上述方法。

樹剪枝葉（避免過擬合overfitting）：

前置裁剪在構建決策樹的過程時，提前停止。

後置裁剪決策樹構建好後，然後才開始裁剪。

決策樹的優點：

直觀，便於理解，小規模資料集有效

決策樹缺點：

處理連續變數不好

類別較多時，錯誤增加的比較快

可規模性一般

決策樹演算法

決策樹是一種樹型結構，其中每個內部結點表示在乙個屬性上的測試，每個分支代表乙個測試輸出，每個葉結點代表一種類別。決策樹學習是以例項為基礎的歸納學習，採用的是自頂向下的遞迴方法，其基本思想是以資訊熵為度量構造一棵熵值下降最快的樹，到葉子結點處的熵值為零，此時每個葉節點中的例項都屬於同一類。決策樹學習演...

決策樹演算法

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