一种改进的决策树分类属性选择方法

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

决策树算法研究及应用概要

决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3

一种不均衡数据集的决策树改进算法

一种不均衡数据集的决策树改进算法 一、MCMO-Boost算法 设定训练样本Ai、类标号Bi，训练集P={（Ai，Bi）|Bi∈{true，false}}，i=1，2，…，total。如Bi=true则为少数类，如Bi=false则为多数类，设x为少数类样本的个数，y为多数类样本的个数，且xrmax，则转到步骤（6）。 （4）根据Dt分布从P中抽样的数据装入集合SET，创建若干单特征分类器并选择最适合的一个样本，用弱分类器验证集合P中的样本x，若判断失误，则装入“通过集合”M。 （5）对于通过集合中的任一数据样本x”，在S中找出同类近邻k，并选择任意y∈（1，k）个，依据synth=x”+rj×difj，j=1 to n对扩充x”样本记录，其中，rj是0～1之间的随机数；difj是x”与第j个近邻的矢量差。因此少数类样本扩充了n倍并且合并装入到SET中。 （6）征对SET中的数据，采用AdaBoost建立多层次级联分类器。 四、实验及分析 在实际应用中建立良好的客户离网趋势模型比较困难，离网趋势的变化程度受到各种主、客观因素的刺激。研究此类问题采用的数据挖掘方式从传统的单层次级别算法，发展到多层次多级别算法的组合，虽然多层次多级别算法设计了构建挖掘策略模型、验证测试数据的准确性，但在现实运用中总是无法解决数据的不均衡难题、很难生产出方便客户理解的策略模型。 以eclipse开发工具为依据，应用改进后的AdaBoost算法，在样本系统中进行测试实验。应用M-AdaBoost级联决策树算法，先使不均衡原始数据样本集进行均衡化处理，获得提升少数类后的样本，再将均衡后的数据样本集以7：3拆分为测试集和训练集；确认级联分类器的总体虚警率F和每层次可接受的最大虚警率f，应用第1级分类器对样本集进行分类；用第1级分类器对测试集进行评估，运算虚警率f并判决，将出错的非离网数据样本和通过第1级分类器确认的离网数据样本作为第2级分类器的原始数据，第2级分类器再估算数据测试集，计算虚警率f并判决，同上，将出错的非离网样本和通过第2级分类器确认的离网样本作为第3级分类器的原始数据。对第3级分类器进行测试评估——类似2级分类器评估的形式，计算虚警率f并判决，再把本层级出错的非离网样本和通过第3级分类器的离网样本作为第4级分类器的样本数据，获得的模型达到了预定的性能指标。级联分类器相应于单层次分类结构，在判决非离网数据样本时的准确度变化较小，但离网判断虚警率f明显降低，提升了数据策略的可读性。 征对AdaBoost多层次级联分类器、具备数据均衡处置的AdaBoost的多层次级联分类器决策树，在确认多层次级联分类器准确度降低较少的前提下，加大了

基于决策树的分类方法研究

南京师范大学 硕士学位论文 基于决策树的分类方法研究 姓名：戴南 申请学位级别：硕士 专业：计算数学（计算机应用方向） 指导教师：朱玉龙 2003.5.1

摘要 厂 ｛数掘挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取 具有潜在应用价值的知识或模式。模式按其作用可分为两类：描述型模式和预测型模式。分类模式是一种重要的预测型模式。挖掘分娄模式的方法有多种，如决 策树方法、贝叶斯网络、遗传算法、基于关联的分类方法、羊Ｈ糙集和ｋ一最临近方、／ 法等等。，／驴 Ｉ 本文研究如何用决策树方法进行分类模式挖掘。文中详细阐述了几种极具代表性的决策树算法：包括使用信息熵原理分割样本集的ＩＤ３算法；可以处理连续属性和属性值空缺样本的Ｃ４．５算法；依据ＧＩＮＩ系数寻找最佳分割并生成二叉决策树的ＣＡＲＴ算法；将树剪枝融入到建树过程中的ＰＵＢＬＩＣ算法：在决策树生成过程中加入人工智能和人为干预的基于人机交互的决策树生成方法；以及突破主存容量限制，具有良好的伸缩性和并行性的ＳＩ，ｌＱ和ＳＰＲＩＮＴ算法。对这些算法的特点作了详细的分析和比较，指出了它们各自的优势和不足。文中对分布式环境下的决策树分类方法进行了描述，提出了分布式ＩＤ３算法。该算法在传统的ＩＤ３算法的基础上引进了新的数掘结构：属性按类别分稚表，使得算法具有可伸缩性和并行性。最后着重介绍了作者独立完成的一个决策树分类器。它使用的核心算法为可伸缩的ＩＤ３算法，分类器使用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶｉｓｕａｌｃ＋＋６．０开发。实验结果表明作者开发的分类器可以有效地生成决策树，建树时间随样本集个数呈线性增长，具有可伸缩性。。 ，，荡囊 关键字：数据挖掘１分类规则，决策树，分布式数据挖掘

数据挖掘决策树算法的改进与实现-精选资料

数据挖掘决策树算法的改进与实现 Data Mining Decision Tree Improvement&Implementation Xia Yan,Zhou Xiaohong,Wang Dong (Changchun Technology College,Changchun130033,China) :The author studied on existing Data Mining decision tree classification method based on the practical application,and applied to the system,achieved a decision support module. Keywords:Data Mining;Decision tree algorithm;Improve;Achieve 随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用数据库中存储的数据量急剧增大, 在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息, 如果能把这些信息从数据库中抽取出来, 将会产生重要的作用。 因此,数据挖掘涉及的学科领域逐渐扩大, 数据挖掘的方法也在不断地改进和提高。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务, 分类算法可以分为决策树分类算法、遗传算法、神经网络方法、K-最近邻分类算法等。这里，以疾病防控与儿童免疫管理系统中决策支持子系统的开发过程为例, 对决策树分类算法的改进及在实际中的应用进行阐述。 、数据选取和数据预处理

在本系统中 , 以预防接种中遇到异常反应后记录的“异常反 中的数据为例进行说明。具体实现过程详细说明 : 首 先输入训练集 , 由于在真实的 SQL Server 数据库当中 存储要求和减少存储时间 , 并非真正存储每个数据项的 属性值 而是用存储数字来对应相应的意义 , 如在数据库的数据表 程序页面时再映射回原来的值 , 为了说理清晰又限于篇幅 , 这里 只将所有数据集中有代表性的十几组数据作为分类模型创建的 输入训练集。 二、生成决策树 对训练集的每一个属性 , 计算其信息增益。以“月龄”属性 为例 , 每个结点中的正反例的个数分别为 [2,3] 、[3,2] 、[4,0], 分别计算如下 : info[2,3]= =0.971; info[3,2]= =0.971;info[4,0]=0; 计算信息熵 :E （ 月龄 ）= =0.693; 计算该属性的信息增益量 , 选取信息增益最大的属性为节点 按该属性的值划分数据集合 :Gain （ 月龄 ）=Info （9,5）-E （ 月 龄）=0.940-0.693=0.247; 属性都可计算每个结点的正反例的个数 （ 由于篇幅有限 , 不作计 算） 。通过对各属性信息增益的计算结果 , 选择“月龄”属性作为应调查表” , 为了降低 中, “性 性别”字段中 1”代表“男”、 “2”代表“女” , 反应到 同理, 对“注射反应”属性、 “出生状态”属性、 常住地”

决策树算法分析报告

摘要 随着信息科技的高速发展，人们对于积累的海量数据量的处理工作也日益增重，需发明之母，数据挖掘技术就是为了顺应这种需求而发展起来的一种数据处理技术。 数据挖掘技术又称数据库中的知识发现，是从一个大规模的数据库的数据中有效地、隐含的、以前未知的、有潜在使用价值的信息的过程。决策树算法是数据挖掘中重要的分类方法，基于决策树的各种算法在执行速度、可扩展性、输出结果的可理解性、分类预测的准确性等方面各有千秋，在各个领域广泛应用且已经有了许多成熟的系统，如语音识别、模式识别和专家系统等。本文着重研究和比较了几种典型的决策树算法，并对决策树算法的应用进行举例。 关键词：数据挖掘；决策树；比较

Abstract With the rapid development of Information Technology, people are f acing much more work load in dealing with the accumulated mass data. Data mining technology is also called the knowledge discovery in database, data from a large database of effectively, implicit, previou sly unknown and potentially use value of information process. Algorithm of decision tree in data mining is an important method of classification based on decision tree algorithms, in execution speed, scalability, output result comprehensibility, classification accuracy, each has its own merits., extensive application in various fields and have many mature system, such as speech recognition, pattern recognition and expert system and so on. This paper studies and compares several kinds of typical decision tree algorithm, and the algorithm of decision tree application examples. Keywords: Data mining; decision tree；Compare

数据挖掘决策树算法的改进与实现

数据挖掘决策树算法的改进与实现 发表时间：2010-05-13T09:55:26.653Z 来源：《计算机光盘软件与应用》2010年第4期供稿作者：夏琰，周晓红，王东[导读] 本文作者从实际应用出发，对现存数据挖掘决策树分类方法进行了研究，并应用到系统当中，实现了决策支持模块。 夏琰，周晓红，王东 （长春职业技术学院，长春 130033）摘要：本文作者从实际应用出发，对现存数据挖掘决策树分类方法进行了研究，并应用到系统当中，实现了决策支持模块。关键词：数掘挖掘；决策树算法；改进；实现 中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2010) 04-0000-02 Data Mining Decision Tree Improvement&Implementation Xia Yan,Zhou Xiaohong,Wang Dong （Changchun Technology College,Changchun 130033,China）Abstract:The author studied on existing Data Mining decision tree classification method based on the practical application,and applied to the system,achieved a decision support module. Keywords:Data Mining;Decision tree algorithm;Improve;Achieve 随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将会产生重要的作用。 因此，数据挖掘涉及的学科领域逐渐扩大，数据挖掘的方法也在不断地改进和提高。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，分类算法可以分为决策树分类算法、遗传算法、神经网络方法、K-最近邻分类算法等。这里，以疾病防控与儿童免疫管理系统中决策支持子系统的开发过程为例，对决策树分类算法的改进及在实际中的应用进行阐述。 一、数据选取和数据预处理 在本系统中，以预防接种中遇到异常反应后记录的“异常反应调查表”中的数据为例进行说明。具体实现过程详细说明：首先输入训练集，由于在真实的SQL Server数据库当中，为了降低存储要求和减少存储时间，并非真正存储每个数据项的属性值，而是用存储数字来对应相应的意义，如在数据库的数据表中，“性别”字段中“1”代表“男”、“2”代表“女”，反应到程序页面时再映射回原来的值，为了说理清晰又限于篇幅，这里只将所有数据集中有代表性的十几组数据作为分类模型创建的输入训练集。 表1 判断是否需要计划外加强免疫的属性表 儿童编号月龄出生状态常住地上次注射后反 应是否需要计划外加强免疫 0405102<=2正常产城市无不良反应否 0405495<=2正常产农村无不良反应否 0401342>5正常产城市无不良反应是 04054352…5正常产城市轻度反应是 04065342…5非正常产城市重度反应是 04072342…5非正常产农村重度反应否 0401544>5非正常产农村重度反应是 0408519<=2正常产城市轻度反应否 0404566<=2非正常产城市重度反应是 04035472…5非正常产城市轻度反应是 0401534<=2非正常产农村轻度反应是 0405856>5正常产农村轻度反应是 0409533>5非正常产城市无不良反应是 04053442…5正常产农村轻度反应否 二、生成决策树 对训练集的每一个属性，计算其信息增益。以“月龄”属性为例，每个结点中的正反例的个数分别为［2，3］、[3，2]、[4，0]，分别计算如下： info[2，3]=； info[3，2]=；info[4，0]=0； 计算信息熵：E(月龄)＝＝0.693； 计算该属性的信息增益量，选取信息增益最大的属性为节点，按该属性的值划分数据集合：Gain(月龄)=Info(9，5)-E(月龄)=0.940-0.693=0.247； =0.971 =0.971

基于决策树的分类算法

1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。 分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 对分类器的好坏有三种评价或比较尺度： 预测准确度：预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。 计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。 模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用。 分类技术有很多，如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。

C45算法生成决策树的研究

精心整理 C4.5算法生成决策树 1、基础知识 当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均SEE5、SLIQ 算法的的标准，克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，并能够完成对连续属性离散化的处理，还能够对不完整数据进行处理。根据分割方法的不同，目前决策的算法可以分为两类：基于信息论（InformationTheory ）的方法和最小GINI 指标（LowestGINIindex ）方法。对应前者的算法有ID3、C4.5，后者的有CART 、SLIQ 和SPRINT 。

C4.5算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 2、算法 以下图数据为例，介绍用C4.5建立决策树的算法。 表1 ID3算法最初假定属性都是离散值，但在实际应用中，很多属性值都是连续的。C4.5对ID3不能处理连续型属性的缺点进行了改进。如果存在连续型的描述性属性，首先将连续型属性的值分成不同的区间，即“离散化”。

对上表中将实际耗电量分为10个区间（0—9） （300~320,320~340,340~360,360~380,380~400，400~420,420~440,440~460,460~480,480~500）因为最终是要得到实际的耗电量区间，因此“实际耗电量”属于“类别属性”。“室外温度”、“室内温度”、“室外湿度”、“风力大小”、“机房楼层”、“机房朝向”、“机房开启设备总额定功率”属于“非类别属性”。 表2 通过表 知，实 际耗电的个数表3

利用决策树方法对数据进行分类挖掘毕业设计论文

目录 摘要 (3) Abstract (iii) 第一章绪论 (1) 1.1 数据挖掘技术 (1) 1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 (1) 1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 (2) 1.1.3 数据挖掘的方法 (4) 1.1.4 数据挖掘系统的发展 (5) 1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 (6) 1.2 决策树分类算法及其研究现状 (8) 1.3数据挖掘分类算法的研究意义 (10) 1.4本文的主要内容 (11) 第二章决策树分类算法相关知识 (12) 2.1决策树方法介绍 (12) 2.1.1决策树的结构 (12) 2.1.2决策树的基本原理 (13) 2.1.3决策树的剪枝 (15) 2.1.4决策树的特性 (16) 2.1.5决策树的适用问题 (18) 2.2 ID3分类算法基本原理 (18) 2.3其它常见决策树算法 (20) 2.4决策树算法总结比较 (24) 2.5实现平台简介 (25) 2.6本章小结 (29) 第三章 ID3算法的具体分析 (30) 3.1 ID3算法分析 (30) 3.1.1 ID3算法流程 (30) 3.1.2 ID3算法评价 (33) 3.2决策树模型的建立 (34) 3.2.1 决策树的生成 (34) 3.2.2 分类规则的提取 (377) 3.2.3模型准确性评估 (388) 3.3 本章小结 (39)

第四章实验结果分析 (40) 4.1 实验结果分析 (40) 4.1.1生成的决策树 (40) 4.1.2 分类规则的提取 (40) 4.2 本章小结 (41) 第五章总结与展望 (42) 参考文献 (44) 致谢 (45) 附录 (46)

决策树分类算法的时间和性能测试(DOC)

决策树分类算法的时间和性能测试 姓名：ls 学号：

目录 一、项目要求 (3) 二、基本思想 (3) 三、样本处理 (4) 四、实验及其分析 (9) 1.总时间 (9) 2.分类准确性. (12) 五、结论及不足 (13) 附录 (14)

一、项目要求 (1)设计并实现决策树分类算法（可参考网上很多版本的决策树算法及代码， 但算法的基本思想应为以上所给内容）。 (2)使用UCI 的基准测试数据集，测试所实现的决策树分类算法。评价指标 包括：总时间、分类准确性等。 (3) 使用UCI Iris Data Set 进行测试。 二、基本思想 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性变量上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶子节点代表类或分布，树的最顶层节点是根节点。 当需要预测一个未知样本的分类值时，基于决策树，沿着该树模型向下追溯，在树的每个节点将该样本的变量值和该节点变量的阈值进行比较，然后选取合适的分支，从而完成分类。决策树能够很容易地转换成分类规则，成为业务规则归纳系统的基础。 决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差。信息熵是香农提出的，用于描述信息不纯度(不稳定性)，其计算公式是 Pi为子集合中不同性(而二元分类即正样例和负样例)的样例的比例。这样信息收益可以定义为样本按照某属性划分时造成熵减少的期望，可以区分训练样本中正负样本的能力，其计算公式是

数据挖掘——决策树分类算法 (2)

贝叶斯分类算法 学号：20120311108 学生所在学院：软件工程学院学生姓名：朱建梁 任课教师：汤亮 教师所在学院：软件工程学院 2015年11月

12软件1班 贝叶斯分类算法 朱建梁 12软件1班 摘要：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正 式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论 贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词：朴素贝叶斯；文本分类 1 贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：P(A|B)=P(AB)/P(B)。 贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。 下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A) 2 朴素贝叶斯分类的原理与流程 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、X={a1,a2,....am}设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合c={y1,y2,...,yn} 3、计算p(y1|x),p(y2|x),...,p(yn|x)。 4、如果p(yk|x)=max{p(y1|x),p(y2|x),...,p(yn|x)}， 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即p(a1|y1),p(a2|y1),...,p(am|y1);p(a1|y2),p(a2|y2),...,p(am|y2);p(a1|yn),p(a2 |yn),...,p(am|yn);。

决策树算法总结

决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1.分支节点选取 (1) 1.2.构建树 (3) 1.3.剪枝 (10) 2. sk-learn中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1.算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1.分支节点选取 2.构建树 3.剪枝 1.1.分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。

有了量化指标后，就可以衡量使用某个分支条件前后，信息混乱程度的收敛效果了。使用分支前的混乱程度，减去分支后的混乱程度，结果越大，表示效果越好。 #计算熵值 def entropy(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) #用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] #获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 #如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 #将标签记录个数加1 #此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 0 #计算公式为-p*logp，p为标签出现概率 for node in labels: p = float(labels[node]) / tNum res -= p * log(p, 2) return res #计算基尼系数 def gini(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) # 用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] # 获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 # 如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 # 将标签记录个数加1 # 此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 1 # 计算公式为-p*logp，p为标签出现概率

决策树分类-8页文档资料

基于专家知识的决策树分类 概述 基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。 如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。 图1.JPG 图1 专家知识决策树分类器说明图 专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。 1.知识（规则）定义 规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。 2.规则输入

将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。 3.决策树运行 运行分类器或者是算法程序。 4.分类后处理 这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。 知识（规则）定义 分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。 利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤： （1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。 （2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。 （3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。这里就是C4.5算法。 4.5算法的基本思路基于信息熵来“修枝剪叶”，基本思路如下： 从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。计算增益比率，取GainRatio（C0）的最大值作为划分点V0，将样本分为两个部分D11和D12。对属性C0的每一个值产生一个分支，分支属性值的相应样本子集被移到新生成的子节点上，如果得到的样本都属于同一个类，那么直接得到叶子结点。相应地将此方法应用于每个子节点上，直到节点的所有样本都分区到某个类中。到达决策树的叶节点的每条路径表示一条分类规则，利用叶列表及指向父结点的指针就可以生成规则表。

分类论文决策树相关算法论文：决策树相关算法研究

分类论文决策树相关算法论文：决策树相关算法研究 摘要：id3算法和c4.5算法是经典的决策树算法，通过对id3算法和c4.5算法的数据结构、算法描述和分裂属性选取等方面进行比较，为其他研究者提供参考。 关键词：分类；id3；c4.5 an association explore based on decision tree algorithm wang hui, hou chuan-yu (school of information engineering, suzhou university, suzhou 234000, china) abstract: id3 algorithm and c4.5algorithm is classic decision tree algorithm in data mining. the article has some comparisons about c4.5 algorithm and id3 algorithm ,for example, data structure of decision tree, the process of algorithm of c4.5 and id3, and the choice of division attribute and so on, in order to provide this for others. key words: categories; id3; c4.5 随着计算机的普及和网络的高速发展，人们获得信息的途径越来越多，同时获取信息的量呈几何级数的方式增长。如何从海量信息获得有用知识用于决策，成为大家关注的问

决策树分类算法

决策树分类算法 决策树是一种用来表示人们为了做出某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。 1．决策树的组成 决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶，树中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个叶节点代表一个类。图1就是一棵典型的决策树。 图1 决策树 决策树的每个节点的子节点的个数与决策树所使用的算法有关。例如，CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。 下面介绍一个具体的构造决策树的过程，该方法

是以信息论原理为基础，利用信息论中信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，然后再根据字段的不同取值建立树的分支，在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。 ID3算法的特点就是在对当前例子集中对象进行分类时，利用求最大熵的方法，找出例子集中信息量（熵）最大的对象属性，用该属性实现对节点的划分，从而构成一棵判定树。 首先，假设训练集C 中含有P 类对象的数量为p ，N 类对象的数量为n ，则利用判定树分类训练集中的对象后，任何对象属于类P 的概率为p/(p+n)，属于类N 的概率为n/(p+n)。 当用判定树进行分类时，作为消息源“P ”或“N ”有关的判定树，产生这些消息所需的期望信息为： n p n log n p n n p p log n p p )n ,p (I 22++-++- = 如果判定树根的属性A 具有m 个值｛A 1, A 2, …, A m ｝，它将训练集C 划分成｛C 1, C 2, …, C m ｝，其中A i 包括C 中属性A 的值为A i 的那些对象。设C i 包括p i 个类P 对象和n i 个类N 对象，子树C i 所需的期望信息是I(p i , n i )。以属性A 作为树根所要求的期望信息可以通过加权平均得到

决策树算法总结

决策树决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1. 分支节点选取 (1) 1.2. 构建树 (3) 1.3. 剪枝 (10) 2. sk-learn 中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作 为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对 ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1. 分支节点选取 2. 构建树 3. 剪枝 1.1. 分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 Entropy = -V p ” 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。 Gini = 1 - p： l-L

论贝叶斯分类、决策树分类、感知器分类挖掘算法的优势与劣势

论贝叶斯分类、决策树分类、感知器分类挖掘算法的优势与劣势 摘要本文介绍了在数据挖掘中数据分类的几个主要分类方法，包括：贝叶斯分类、决策树分类、感知器分类，及其各自的优势与劣势。并对于分类问题中出现的高维效应，介绍了两种通用的解决办法。 关键词数据分类贝叶斯分类决策树分类感知器分类 引言 数据分类是指按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。数据分类是数据挖掘的主要内容之一，主要是通过分析训练数据样本，产生关于类别的精确描述。这种类别通常由分类规则组成，可以用来对未来的数据进行分类和预测。分类技术解决问题的关键是构造分类器。 一．数据分类 数据分类一般是两个步骤的过程： 第1步：建立一个模型，描述给定的数据类集或概念集（简称训练集）。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。每个元组属于一个预定义的类，由类标号属性确定。用于建立模型的元组集称为训练数据集，其中每个元组称为训练样本。由于给出了类标号属性，因此该步骤又称为有指导的学习。如果训练样本的类标号是未知的，则称为无指导的学习（聚类）。学习模型可用分类规则、决策树和数学公式的形式给出。 第2步：使用模型对数据进行分类。包括评估模型的分类准确性以及对类标号未知的元组按模型进行分类。 常用的分类规则挖掘方法 分类规则挖掘有着广泛的应用前景。对于分类规则的挖掘通常有以下几种方法，不同的方法适用于不同特点的数据：1．贝叶斯方法 2．决策树方法 3．人工神经网络方法 4．约略集方法 5．遗传算法 分类方法的评估标准： 准确率：模型正确预测新数据类标号的能力。 速度：产生和使用模型花费的时间。 健壮性：有噪声数据或空缺值数据时模型正确分类或预测的能力。 伸缩性：对于给定的大量数据，有效地构造模型的能力。 可解释性：学习模型提供的理解和观察的层次。 影响一个分类器错误率的因素 (1) 训练集的记录数量。生成器要利用训练集进行学习，因而训练集越大，分类器也就越可靠。然而，训练集越大，生成器构造分类器的时间也就越长。错误率改善情况随训练集规模的增大而降低。 (2) 属性的数目。更多的属性数目对于生成器而言意味着要计算更多的组合，使得生成器难度增大，需要的时间也更长。有时随机的关系会将生成器引入歧途，结果可能构造出不够准确的分类器（这在技术上被称为过分拟合）。因此，如果我们通过常识可以确认某个属性与目标无关，则将它从训练集中移走。 (3) 属性中的信息。有时生成器不能从属性中获取足够的信息来正确、低错误率地预测标签（如试图根据某人眼睛的颜色来决定他的收入）。加入其他的属性（如职业、每周工作小时数和年龄），可以降低错误率。 (4) 待预测记录的分布。如果待预测记录来自不同于训练集中记录的分布，那么错误率有可能很高。比如如果你从包含家用轿车数据的训练集中构造出分类器，那么试图用它来对包含许多运动用车辆的记录进行分类可能没多大用途，因为数据属性值的分布可能是有很大差别的。 评估方法 有两种方法可以用于对分类器的错误率进行评估，它们都假定待预测记录和训练集取自同样的样本分布。 (1) 保留方法(Holdout)：记录集中的一部分（通常是2/3）作为训练集，保留剩余的部分用作测试集。生成器使用2/3 的数据来构造分类器，然后使用这个分类器来对测试集进行分类，得出的错误率就是评估错误率。 虽然这种方法速度快，但由于仅使用2/3 的数据来构造分类器，因此它没有充分利用所有的数据来进行学习。如果使用所有的数据，那么可能构造出更精确的分类器。 (2) 交叉纠错方法(Cross validation)：数据集被分成k 个没有交叉数据的子集，所有子集的大小大致相同。生成器训练和测试共k 次；每一次，生成器使用去除一个子集的剩余数据作为训练集，然后在被去除的子集上进行测试。把所有