模式识别--决策树算法报告

决策树算法综述

摘要：决策树是用于分类和预测的一种树结构。本文介绍了决策树算法的基本概念，包括决策树的基本原理、分类方法，发展过程及现状等。详细介绍了基于决策树理论的分类方法，包括ID3算法的基本思想，属性选择度量等。在分析传统的决策树算法的基础之上，引入了属性关注度，提出了一个基于属性选择度量改进的算法。

关键词：决策树；ID3；属性关注度

1.决策树的基本概念

1.1决策树的基本原理

决策树是用于分类和预测的一种树结构。决策树学习是以实例为基础的归纳学习

算法。它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同的属

性判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。所以从根节点就对应着一

条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。

一棵决策树是一棵有向无环树，它由若干个节点、分支、分裂谓词以及类别组成。节点

是一棵决策树的主体。其中，没有父亲节点的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶子节点，一个节点按照某个属性分裂时，这个属性称为分裂属性。决策树算法构造决策树来

发现数据中蕴涵的分类规则。如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心

内容。决策树构造可以分两步进行。

第一步，决策树的生成。决策树采用自顶向下的递归方式：从根节点开始在每个

节点上按照给定标准选择测试属性，然后按照相应属性的所有可能取值向下建立分枝，划分训练样本，直到一个节点上的所有样本都被划分到同一个类，或者某一节点中的

样本数量低于给定值时为止。这一阶段最关键的操作是在树的节点上选择最佳测试属性，该属性可以将训练样本进行最好的划分。最佳测试属性的选择标准有信息增益、基尼指数、以及基于距离的划分等。

第二步，决策树的剪技。构造过程得到的并不是最简单、紧凑的决策树，因为许

多分枝反映的可能是训练数据中的噪声或孤立点。树剪枝过程试图检测和去掉这种分枝，以提高对未知数据集进行分类时的准确性。树剪枝方法主要有先剪枝和后剪枝。树剪枝方法的剪枝标准有最小描述长度(MDL)和最小期望错误率等。前者对决策树进

行二进位编码，最佳剪枝树就是编码所需二进位最少的树；后者计算某节点上的子树

被剪枝后出现的期望错误率，由此判断是否剪枝。决策树的构造过程如下图所示。

决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=b的逻辑判断，其中a是属性，b是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树(ID3)的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。

1.2决策树分类算法

决策树分类算法起源于概念学习系统CLS，然后发展到ID3的方法而成为高潮，最后又演化为能处理连续属性的C4.5，决策树方法还有CART、SLIQ、SPRINT等。最初的算法利用信息论中的信息增益方法寻找训练集中具有最大信息量的字段，把决策树的一个节点字段的某些值作为分水岭建立树的分支；在分支下建立下层节点和子分支，生成一棵决策树。再剪枝，优化，然后把决策树转化为规则，利用这些规则可以对新事物进行分类。使用决策树进行分类分为两步：

步骤一利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。这个过程通常分为两个阶段：建树和剪枝。这在上文已经详细说明。

步骤二利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的待测样品，从根节点依次测试记录待测样品的属性值，直到到达某个叶节点，从而找到该待测样品所在的类。

1.3决策树分类算法的研究现状

决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出有用的规则,用于对新

集进行预测。决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型,并且,其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。因此,在过去的几十年中,决策树算法在机器学习(machine learning)和数据挖掘( data mining) 领域一直受到广泛地重视。

决策树方法最早产生于上世纪60年代，是一种机器学习系统CLS：Concept Learning System，该系统首次使用树的概念进行概念学习，是决策树学习系统的先驱，它为今后决策树算法的改进提供了帮助。

J.Ross Quinlan提出了ID3(Iterative Dic hotomizer 3)算法，即迭代分类器。此算法的目的在于减少树的深度，从而大大减少了分类的规则个数。ID3算法以信息论中的信息熵和信息增益这两个概念作为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。但是，ID3算法存在一些需要改进之处，比如对于连续属性问题无能为力，计算信息增益时偏向于选择取值较多的属性而非重要属性等等。

1984年，L．Breiman等人提出了分类和回归树CART算法。这种方法具有最小基尼指数的属性作为测试属性来生成一棵决策树。重采样技术可以对已生成的树进行准确率分析和剪枝修剪，从中选择具有最高准确率和最简枝的树作为分类决策树。但该算法的缺点是在分类的过程中，数据集会一直占用内存，导致计算复杂度的增加。

C4.5算法是对ID3算法的一种改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进。C4.5算法采用信息增益率来选择分类属性，克服了ID3

中用信息增益来选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。同时，C4.5算法的剪枝过

程是在树的构造过程中完成的，因此提高了计算速度。该算法该能够完成对连续属性的离散化处理以及对缺失数据的处理，大大提高了适用性。

M.Mehta和R.Agrawal等人在1996年提出了一种新的有监督学习算法——SLIQ，这种算法的优点是计算速度快，规模可伸缩，可以处理大数据问题。对于有些分类问题中存在的数据量大大超过了内存容量的问题，SLIQ采取属性列表、分类列表、类值方图的方法来解决。在建树阶段，该算法生成决策树的方法是对于离散值属性，使用求子集的方法确定分割条件，而对于连续属性则使用预排序技术与广度优先二者结合的策略。

J.Shafer和R.Agraw al等于1996提出了SPRINT分类算法，这是一种可伸缩的并行归纳决策树。SPRINT算法可以并行处理问题，因此避免了内存空间的限制。在并行处理器构造出的决策树具有分类准确率高、规模可伸缩、扩展性好等优点。但是该算法一个缺点是由于并行计算，会给计算机存储能力带来负担。同时，该算法分裂节点的过程较为复杂，影响计算速度。

在1998年，雨林（Rain Forest）分类算法被J.Gehrke和R.Ramakrishnan等提出，这一算法主要是针对较大规模的数据集进行快速建树的分类问题。还算法的核心是最大的利用内存资源，用最少的内存及最少的时间来完成建树过程。在具体执行过程中，该算法根据每一次计算过程中计算机的内存情况合理调整数据集大小，从而合理地使用计算机内存。

PUBLIC被R.Rastogi和K.Shim在2000年提出。PUBLIC算法继承了CART算法的优点，同时具有更加高效的剪枝策略。在该算法中，建树阶段和修剪阶段被合并为一个阶段，从而大大提高了决策树的执行效率。同时在该算法中，需要计算每个节点的目标函数值，接下来对该节点是否会在树的剪枝阶段被删除做出估计：如果该节点会被剪掉，那么无需对该节点进行扩展，否则，该节点继续被扩展。

2005年，W．Pedrycz和A.Zenon提出了一种新的模糊决策树算法——C-模糊决策树算法。该算法取代了传统决策树通过信息熵或信息增益来选择分类属性，采用模糊聚类的方法来处理样本的分化问题。该算法的优点有很多，一是可以直接处理连续性数据，不用离散化，二是在建树过程中可以同时考虑多个属性。

2007年，C.Qi提出一种改进的模糊决策树算法。该算法在选择测试属性时，如果是多值属性或者连续属性，则其熵可以根据模糊理论在模糊化后计算得出，而其他属性的熵还是根据传统计算熵方法得出。该算法生成决策树的效率较高，并且准确率高。

2.ID3算法

2.1 ID3算法的基本思想

ID3算法的基本思想是，以信息熵为度量，用于决策树节点的属性选择，每次优先选取信息量最多的属性，亦即能使熵值变为最小的属性，以构造一颗熵值下降最快的决策树，到叶子节点处的熵值为0。此时，每个叶子节点对应的实例集中的实例属于同一类。ID3 决策树建立算法的步骤是：

①决定分类属性；

②对目前的数据表，建立一个节点N；

③如果数据库中的数据都属于同一个类，N 就是树叶，在树叶上标出所属的类；

④如果数据表中没有其他属性可以考虑，则N 也是树叶，按照少数服从多数的原则在树叶上标出所属类别；

⑤否则，根据平均信息期望值E 或GAIN 值选出一个最佳属性作为节点N 的分裂属性； ⑥节点属性选定后，对于该属性中的每个值：

●从N 生成一个分支， 并将数据表中与该分支有关的数据收集形成分支节点的数据表，在表中删除节点属性那一栏。

●如果分支数据表非空，则运用以上算法从该节点建立子树。

2.2 属性选择度量

Shannon1948年提出的信息论理论。事件a i 的信息量I(a i )可如下度量：

其中p(a i )表示事件a i 发生的概率。

假设有n 个互不相容的事件a1,a2,a3,….,an,它们中有且仅有一个发生，则其平均的信息量可如下度量：

上式，对数底数可以为任何数，不同的取值对应了熵的不同单位。通常取2，并规定当p(ai)=0时

=0

在决策树分类中，假设S 是训练样本集合，|S|是训练样本数，样本划分为n 个不同的类C1,C2,….Cn ，这些类的大小分别标记为|C1|，|C2|，…..,|Cn|。则任意样本S 属于类Ci 的概率为：

Entropy （S ，A ）=∑（|Sv|/|S|）* Entropy （Sv ）。∑是属性A 的所有可能的值v,Sv 是属性A 有v 值的S 子集|Sv|是Sv 中元素的个数；|S|是S 中元素的个数。

Gain （S ，A ）是属性A 在集合S 上的信息增益。

Gain （S ，A ）= Entropy （S ）- Entropy （S ，A ） （1）

Gain （S ，A ）越大，说明选择测试属性对分类提供的信息越多。所以信息增益越大的属性首选成为分裂属性。Gain （S ，A ）是指由于属性A 的值而导致的熵的期望压缩。熵是一个衡量系统混乱程度的统计量。熵越大，表示系统越混乱。分类的目的是提取系统信息，使系统向更加有序、有规则、有组织的方向发展。所以最佳的分裂方案是使熵减少量最大的分裂方案。熵减少量就是Information Gain ，所以，最佳分裂就是使Gain （S ，A ）最大的分裂方案。通常，这个最佳方案是用“贪心算法+深度优先搜索”得到的。算法计算每个属性的信息增益。具有最大信息增益的属性选做给定集合S 的测试属性，创建一个节点。并以该属性标记，对属性的每个值创建分支，并据此划分样本。

2.3 决策树剪枝

如果在训练集中出现了类交叉的情况，也就是说，在待挖掘的数据中出现矛盾和不一致，)(1log )()(2i i i a p a p a I =∑∑===

=n i i i n i i n a p a p a I a a a I 12121)

(1log )()(),...,,()(1log )()(2i i i a p a p a I =|

||

|)(S C S p i i =

将出现这样一种情况：在一个树的节点中，所有的实例并不属于一个类却找不到可以继续分支的属性。ID3算法使用以下两种方案解决这个问题：

●选择在该节点中所占比例最大的类为标记并标识该节点。

●根据该节点中不同类的概率分布为标记并标识该节点。

如果在训练集中出现了某些错误的实例，即在待挖掘的数据中，本来应该属于同一节点的数据因为某些错误的属性取值而继续分支，则在最终生成的决策树种可能出现分支过细和错误分类的现象。ID3算法设置了一个阀值来解决这个问题：只有属性的信息量超过这个阀值时才创建分支，否则以类标志来标识该节点。该阀值的选取对决策树的正确创建具有相当重要的作用。如果阀值过小，可能没有发挥应有的作用；如果阀值过大，又可能删除了应该创建的分支。

3. 对传统决策树算法的改进

传统ID3算法递归搜索全部分裂属性采用的是自顶向下不回溯策略，该递归算法代码行数少、容易理解、执行速度快，且生成的决策树层次少。但它的选择某个属性作为分裂属性的原则却存在一个问题，总是偏向于选取多值属性作为分裂属性，但取值较多的属性却不总是首选的属性，也就是说，即使按照该原则根据传统 ID3 算法计算为优先选取的分裂属性，在现实情况中却并不一定非常重要，同样对这些分裂属性进行系统测试也不会获取太多有用信息。

基于上述传统 ID3 算法存在的不足，引入属性关注度概念以期改进ID3算法选择属性时对多值属性依赖问题。关注度反映的是个人或群体对特定领域、事物或信息的认知偏好，这种意愿、倾向和偏好具有促成具体行动的可能性。通过统计关注群体对某些产品、服务信息的认知偏好，获知对这些产品和服务信息的关注状况。属性关注度是指关注群体对某一信源中相关属性的认知、倾向和偏好的程度，记为 ɑi =1N ?1(1?S i S

) 式中：N 为非分类属性集合总数，s 为关注群体总数，si 为某个非分类属性的关注群体数，且在各非分类属性上的 ɑi 之和为1。通过该公式的引入，可以将某一信源中所有非分类属性权重从另一新角度进行计算以消缓原算法对多值属性的依赖度。

改进算法是针对原算法中属性选择标准进行改进，对公式（1）进行修改，引入属性关注度参数ɑi ，引入属性关注度后的信息增益为：

Gain （S ，A ）= Entropy （S ）- ɑi*Entropy （S ，A ）

改进算法根据新的信息增益计算方法来选出所有属性中信息增益最大的作为分裂属性，接下来以同样的方法计算选出后继的分裂属性并最终产生一颗决策树，新算法的终止条件与原算法相同。改进算法同时采用剪枝技术使在生成决策树时取值数量偏少的数据元素不会被剪枝掉，同时新算法比原ID3算法生成的决策树的结点数量减少且决策树简洁。

4. 结束语

虽然基于决策树的学习算法具有建立速度快、精度高、可以生成可理解的规则、计算量不是很大、可以处理连续值和离散值属性、可以清晰显示哪些属性比较重要等优势，但决策

树技术又是一种“贪心”搜索，因此使用决策树方法时，还会遇到一些数据准备和数据表示方面的问题。如：不了解数据细节、数据翻译不准确、不考虑字段间关系、数据表示需要加额外的数据、数据噪音消除、欺骗性数据等，这些均会影响到最终生成决策树和规则提取准确性和实用性，也就是说其应用范围是有一定的局限性的。决策树技术应继续在寻找更好的简化决策树的方法、研究产生决策树的训练和检验数据的大小及特性与决策树特性之间的关系、不确定环境下决策树研究、决策树时间复杂度与准确性之间的矛盾以及决策树技术的软件实现等方面不断完善。

属性选择标准是决策树算法发展中一个重要的研究方面。因为属性选取标准是决策树算法的核心，直接决定了决策树算法的效率和决策树算法是否存在多值倾向的问题。本文针对ID3算法中所存在的问题提出了属性关注度的概念和改进的算法，在一定程度上改善了属性取值偏向问题，可以生成结构性较好的决策树，也提高了算法的效率。

参考文献

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[7] 王名扬. 基于数据挖掘的决策树生成与剪枝方法[J]. 计算机工程与科学，2005(11).

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”，

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的 基于https://www.wendangku.net/doc/7518208687.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.wendangku.net/doc/7518208687.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

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

R语言-决策树算法知识讲解

R语言-决策树算法

决策树算法 决策树定义 首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。 观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于 2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是 virginica(图中黑色的分类) 我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树： 这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 前面我们介绍的k-近邻算法也可以完成很多分类任务，但是他的缺点就是含义不清，说不清数据的内在逻辑，而决策树则很好地解决了这个问题，他十分好理解。从存储的角度来说，决策树解放了存储训练集的空间，毕竟与一棵树的存储空间相比，训练集的存储需求空间太大了。 决策树的构建 一、KD3的想法与实现 下面我们就要来解决一个很重要的问题：如何构造一棵决策树?这涉及十分有趣的细节。 先说说构造的基本步骤，一般来说，决策树的构造主要由两个阶段组成:第一阶段，生成树阶段。选取部分受训数据建立决策树，决策树是按广度优先建立直到每个叶节点包括相同的类标记为止。第二阶段，决策树修剪阶段。用剩余数据检验决策树，如果所建立的决策树不能正确回答所研究的问题，我们要对决策树进行修剪直到建立一棵正确的决策树。这样在决策树每个内部节点处进行属性值的比较，在叶节点得到结论。从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。 问题：我们如何确定起决定作用的划分变量。 我还是用鸢尾花的例子来说这个问题思考的必要性。使用不同的思考方式，我们不难发现下面的决策树也是可以把鸢尾花分成3类的。 为了找到决定性特征，划分出最佳结果，我们必须认真评估每个特征。通常划分的办法为信息增益和基尼不纯指数，对应的算法为C4.5和CART。 关于信息增益和熵的定义烦请参阅百度百科，这里不再赘述。 直接给出计算熵与信息增益的R代码：

实验报告：乳腺肿瘤数据集基于决策树算法的数据挖掘

基于决策树算法的医疗数据挖掘 一、实验目的 利用商业智能分析项目中的数据分析功能，对乳腺癌数据集breast-cancer基于决策树算法进行挖掘，产生相关规则，从而预测女性乳腺癌复发的高发人群。并通过本次实验掌握决策树算法关联规则挖掘的知识及软件操作，以及提高数据分析能力。 二、实验步骤 1、在SQL server 2005中建立breast-cancer数据库，导入breast-cancer数据集； 2、对该数据集进行数据预处理，包括列名的中文翻译、以及node-caps缺失值的填充，即将‘null’填充成‘？’； 3、新建数据分析服务项目，导入数据源、新建数据源视图、新建挖掘结构，其中，将breast-cancer表中的‘序号’作为标识，‘是否复发’作为分类； 4、部署； 5、查看决策树、依赖关系网络等，并根据结果进行分析、预测。 三、实验结果分析 1、如以下三张图片所示，通过调整依赖网络图的依赖强度，可得出，在众多因素中，‘受侵淋巴结数’、‘肿瘤大小’、‘恶心肿瘤程度’这三个因素对于是否复发的影响是较大的，并且影响强度依次递减。

2、从‘全部’节点的挖掘图例可以看到，在breast-cancer数据集中，复发占了29.91%，不复发占了68.32%，说明乳腺肿瘤的复发还是占了相当一部分比例的，因此此挖掘是具备前提意义的。 3、由下两张图可知，‘受侵淋巴数’这一因素对于是否复发是决定程度是最高的。在‘受侵淋巴结数不等于0-2’（即大于0-2）节点中，复发占了50.19%的比例，不复发占了44.44%的比例，而在‘受侵淋巴结数=0-2’的节点中，复发只占了21.71%的比例，不复发占了77.98%的比例。由此可见，当受侵淋巴节点数大于‘0-2’时，复发的几率比较高。

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

Clementine决策树CHAID算法

CHAID算法（Chi-Square Automatic Interaction Detection） CHAID提供了一种在多个自变量中自动搜索能产生最大差异的变量方案。 不同于C＆R树和QUEST节点，CHAID分析可以生成非二进制树，即有些分割有两个以上的分支。 CHAID模型需要一个单一的目标和一个或多个输入字段。还可以指定重量和频率领域。 CHAID分析，卡方自动交互检测，是一种用卡方统计，以确定最佳的分割，建立决策树的分类方法。 1.CHAID方法（卡方自动交叉检验） CHAID根据细分变量区分群体差异的显著性程度（卡方值）的大小顺序，将消费者分为不同的细分群体，最终的细分群体是由多个变量属性共同描述的，因此属于多变量分析。 在形式上，CHAID非常直观，它输出的是一个树状的图形。 1.它以因变量为根结点，对每个自变量（只能是分类或有序变量，也就是离散性的，如果是连续 变量，如年龄，收入要定义成分类或有序变量）进行分类，计算分类的卡方值(Chi-Square-Test)。如果 几个变量的分类均显著，则比较这些分类的显著程度（P值的大小），然后选择最显著的分类法作为子节点。 2.CHIAD可以自动归并自变量中类别，使之显著性达到最大。 3.最后的每个叶结点就是一个细分市场 CHAID 自动地把数据分成互斥的、无遗漏的组群,但只适用于类别型资料。 当预测变量较多且都是分类变量时，CHAID分类最适宜。 2.CHAID分层的标准：卡方值最显著的变量 3.CHAID过程：建立细分模型，根据卡方值最显著的细分变量将群体分出两个或多个群体，对 于这些群体再根据其它的卡方值相对最显著的细分变量继续分出子群体，直到没有统计意义上显著的细分变量可以将这些子群体再继续分开为止。 4.CHAID的一般步骤 -属性变量的预处理 -确定当前分支变量和分隔值 属性变量的预处理： -对定类的属性变量，在其多个分类水平中找到对目标变量取值影响不显著的分类，并合并它们； -对定距型属性变量，先按分位点分组，然后再合并具有同质性的组； -如果目标变量是定类变量，则采用卡方检验 -如果目标变量为定距变量，则采用F检验 （统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）和定类型数据（Nominal）。定距型数据通常指诸如身高、体重、血压等 的连续性数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大 小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以 有低级、中级和高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A、B、C表示等。这里无论是数值型的1、2、3还是字符型的A、B、C，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固定大小或高低 顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。） F检验：比较两组数据的方差2s， 2 2 s F s 大 小 ，假设检验两组数据没有显著差异，FF表，拒绝原假设，两组数据存在显著差异。属性变量预处理的具体策略

实验三决策树算法实验实验报告

实验三决策树算法实验 一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。 二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件： 四、实验内容： 1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。 2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 五、实验步骤： 1、验证性实验： （1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。（1）创建节点N； 资料.

（2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ； （9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支； （10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv为空then （12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记； （13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。 （2）实验数据预处理 Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。 Sex：FEMAL----“1”；MALE----“2” Region：INNER CITY----“1”；TOWN----“2”； RURAL----“3”； SUBURBAN----“4” Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3” Married Children Car Mortgage 资料.

决策树分类算法与应用

机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲 决策树分类算法原理决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例案例需求 Python实现 决策树的持久化保存 课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定

1. 决策树分类算法原理 1.1 概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。 实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见 假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑

上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径 图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。 这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。 决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别 决策树：是一个树结构（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。

(完整版)生物数据挖掘-决策树实验报告

实验四决策树 一、实验目的 1.了解典型决策树算法 2.熟悉决策树算法的思路与步骤 3.掌握运用Matlab对数据集做决策树分析的方法 二、实验内容 1.运用Matlab对数据集做决策树分析 三、实验步骤 1.写出对决策树算法的理解 决策树方法是数据挖掘的重要方法之一，它是利用树形结构的特性来对数据进行分类的一种方法。决策树学习从一组无规则、无次序的事例中推理出有用的分类规则，是一种实例为基础的归纳学习算法。决策树首先利用训练数据集合生成一个测试函数，根据不同的权值建立树的分支，即叶子结点，在每个叶子节点下又建立层次结点和分支，如此重利生成决策树，然后对决策树进行剪树处理，最后把决策树转换成规则。决策树的最大优点是直观，以树状图的形式表现预测结果，而且这个结果可以进行解释。决策树主要用于聚类和分类方面的应用。 决策树是一树状结构，它的每一个叶子节点对应着一个分类，非叶子节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进行拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下分而治之的过程。 2.启动Matlab，运用Matlab对数据集进行决策树分析，写出算法名称、数据集名称、关键代码，记录实验过程，实验结果，并分析实验结果 (1)算法名称: ID3算法 ID3算法是最经典的决策树分类算法。ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集，同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准，用信息增益值度量不确定性：信息增益值越大，不确定性越小。因此，ID3算法在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性，这样可以得到当前情况下最纯的划分，从而得到较小的决策树。 ID3算法的具体流程如下： 1）对当前样本集合，计算所有属性的信息增益； 2）选择信息增益最大的属性作为测试属性，把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集； 3）若子样本集的类别属性只含有单个属性，则分支为叶子节点，判断其属性值并标上相应的符号，然后返回调用处；否则对子样本集递归调用本算法。 (2)数据集名称：鸢尾花卉Iris数据集 选择了部分数据集来区分Iris Setosa（山鸢尾）及Iris Versicolour（杂色鸢尾）两个种类。

决策树算法介绍

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E—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”，

(完整版)第七章机器学习

第七章机器学习 7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机。 现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。 影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。更具体地说是信息的质量。 7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。 要研究的问题： (1) 存储组织信息 只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中

的重要问题。 (2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题 机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况 (3) 存储与计算之间的权衡 如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。 归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。 归纳学习的一般模式为： 给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识 求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。 学习方法 (1) 示例学习 它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。 (2) 观察发现学习 它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，指定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。 7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？ 类比是一种很有用和很有效的推理方法，它能清晰，简洁地描述对象间的相似性，是人类认识世界的一种重要方法。 类比推理的目的是从源域S中，选出与目标域T最近似的问题及其求解方法，解决当前问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。 类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。 类比推理过程如下： (1) 回忆与联想 通过回忆与联想在源域S中找出与目标域T相似的情况。 (2) 选择

机器学习实验报告

决策树算法 一、决策树算法简介： 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。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。其中决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数扼集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除、决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan 提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 本节将就ID3算法展开分析和实现。 ID3算法： ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。 在ID3算法中，决策节点属性的选择运用了信息论中的熵概念作为启发式函数。

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。

实验三-决策树算法实验实验报告

实验三-决策树算法实验实验报告

实验三决策树算法实验 一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。 二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件： 四、实验内容： 1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。 2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 五、实验步骤： 1、验证性实验： （1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集

data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。（1）创建节点N； （2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ； （9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支； （10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv 为空then （12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记； （13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点

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)

ID3算法实验报告

ID3算法实验 08级第一小组介绍： ID3算法可分为主算法和建树算法两种。 （1）ID3主算法。主算法流程如图所示。其中PE、NE分别表示正例和反例集，它们共同组成训练集。PE'、PE''和NE'、NE''分别表示正例集和反例集的子集。 ID3主算法流程 （2）建树算法。采用建树算法建立决策树。首先，对当前子例进行同类归集。其次，计算各集合属性的互信息，选择互信息最大的属性Ak。再次，将在Ak处取值相同的子例归于同一子集，Ak取几个值就几个子集。最后,对既含正例又含反例的子集递归调用建树算法。若子集仅含正例或反例，对应分支标上P或N，返回调用处。 ID3算法采用自顶向下不回溯的策略搜索全部属性空间并建立决策树，算法简单、深度小、分类速度快。但是，ID3算法对于大的属性集执行效率下降快、准确性降低，并且学习能力低下。考虑到本文所涉及到的数据量并很小，下文分类分析采用了该算法。 决策树学习是把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。学习到的决策树能再被表示成多个if-then的规则。ID3算法是一种决策树算法。 对下载的ID3算法程序进行阅读和调试后，做了相关实验，以下是相关记录。 1、试验数据 该算法的试验数据有两个：data.dat和data.tag，分别存放训练样例和各个属性列表：

data.dat: data.tag: 其中，训练样例集合的试验数据由课本第3.4。2节给出，分别将其属性使用离散值数据表示，在data.tag文件中可以看到离散值其表示的属性分别对应。 2、运行结果 试验结果，是以if-then形式输出决策树，其运行界面如图：

运筹学第七章决策分析习题及答案

《运筹学》第七章决策分析习题 1．思考题 （1）简述决策的分类及决策的程序； （2）试述构成一个决策问题的几个因素； （3）简述确定型决策、风险型决策和不确定型决策之间的区别。不确定型决策能否转化成风险型决策？ （4）什么是决策矩阵？收益矩阵，损失矩阵，风险矩阵，后悔值矩阵在含义方面有什么区别； （5）试述不确定型决策在决策中常用的四种准则，即等可能性准则、最大最小准则、折衷准则及后悔值准则。指出它们之间的区别与联系； （6）试述效用的概念及其在决策中的意义和作用； （7）如何确定效用曲线；效用曲线分为几类，它们分别表达了决策者对待决策风险的什么态度； （8）什么是转折概率？如何确定转折概率？ （9）什么是乐观系数，它反映了决策人的什么心理状态？ 2．判断下列说法是否正确 （1）不管决策问题如何变化，一个人的效用曲线总是不变的； （2）具有中间型效用曲线的决策者，对收入的增长和对金钱的损失都不敏感； （3） 3． 2）最大最小 准则（3）折衷准则（取 =0．5）（4）后悔值准则。 4．某种子商店希望订购一批种子。据已往经验，种子的销售量可能为500，1000，1500或2000公斤。假定每公斤种子的订购价为6元，销售价为9元，剩余种子的处理价为每公斤3元。要求：（1）建立损益矩阵；（2）分别用悲观法、乐观法（最大最大）及等可能法决定该商店应订购的种子数；（3）建立后悔矩阵，并用后悔值法决定商店应订购的种子数。 5．根据已往的资料，一家超级商场每天所需面包数（当天市场需求量）可能是下列当中的某一个：100，150，200，250，300，但其概率分布不知道。如果一个面包当天卖不掉，则可在当天结束时每个元处理掉。新鲜面包每个售价元，进价元，假设进货量限制在需

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

《运筹学》 第七章决策分析习题及 答案

《运筹学》第七章决策分析习题及答案 摸索题 （1）简述决策的分类及决策的程序； （2）试述构成一个决策咨询题的几个因素； （3）简述确定型决策、风险型决策和不确定型决策之间的区不。不确定型决策 能否转化成风险型决策？ （4）什么是决策矩阵？收益矩阵，缺失矩阵，风险矩阵，后悔值矩阵在含义方 面有什么区不； （5）试述不确定型决策在决策中常用的四种准则，即等可能性准则、最大最小 准则、折衷准则及后悔值准则。指出它们之间的区不与联系； （6）试述效用的概念及其在决策中的意义和作用； （7）如何确定效用曲线；效用曲线分为几类，它们分不表达了决策者对待决策 风险的什么态度； （8）什么是转折概率？如何确定转折概率？ （9）什么是乐观系数，它反映了决策人的什么心理状态？ 判定下列讲法是否正确 （1）不管决策咨询题如何变化，一个人的效用曲线总是不变的； （2）具有中间型效用曲线的决策者，对收入的增长和对金钞票的缺失都不敏锐； （3） 考虑下面的利润矩阵(表中数字矩阵为利润)

S 3 1 15 14 10 －3 S 4 17 22 10 1２ 分不用以下四种决策准则求最优策略：（1）等可能性准则（2）最大最小 准则（3）折衷准则（取 =0．5）（4）后悔值准则。 某种子商店期望订购一批种子。据已往体会，种子的销售量可能为500，1000，1500或2000公斤。假定每公斤种子的订购价为6元，销售价为9元，剩余种子的处理价为每公斤3元。要求：（1）建立损益矩阵；（2）分不用悲观法、乐观法（最大最大）及等可能法决定该商店应订购的种子数；（3）建立后悔矩阵，并用后悔值法决定商店应订购的种子数。 按照已往的资料，一家超级商场每天所需面包数（当天市场需求量）可能是下列当中的某一个：100，150，200，250，300，但其概率分布不明白。如果一个面包当天卖不掉，则可在当天终止时每个0.5元处理掉。新奇面包每个售价1.2元，进价0.9元，假设进货量限制在需求量中的某一个，要求 （1）建立面包进货咨询题的损益矩阵； （2）分不用处理不确定型决策咨询题的各种方法确定进货量。 6．有一个食品店经销各种食品，其中有一种食品进货价为每个3元，出售价是每个4元，如果这种食品当天卖不掉，每个就要缺失0．8元，按照已往销售情形，这种食品每天销售1000，2000，3000个的概率分不为０．３，０．５和０．２，用期望值准则给出商店每天进货的最优策略。 7．一季节性商品必须在销售之前就把产品生产出来。当需求量是D 时，生产者生产x 件商品的利润（元）为： 利润 ?? ?>-≤≤=D x x D D x x x f 302)( 设D 有5个可能的值：1000件。2000件，3000件，4000件和5000件，同时它们的概率差不多上0.2 。生产者也期望商品的生产量是上述5个值中的某一个。咨询： 若生产者追求最大的期望利润，他应选择多大的生产量？ 若生产者选择遭受缺失的概率最小，他应生产多少产品？