数据挖掘(6)：决策树分类算法课案
数据挖掘（6）：决策树分类算法
2015/08/29 · IT技术·数据挖掘
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?Gopher China 2015 上海大会
?R语言基础
?去哪儿前端沙龙分享第三期
?Qnext前端交互沙龙
原文出处：fengfenggirl（@也爱数据挖掘）
从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、B P神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。
总共7篇，欢迎关注和交流。
这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。
一、分类基本介绍
物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题可以分为两类：
?归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。
?预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点天气的湿度情况，天气的湿度在随时变化，8点时的天气是一个具体值，它不属于某个有限集合空间。预测也叫回归分析，在金融领域有着广泛应用。
虽然对离散数据和连续数据的处理方式有所不同，但其实他们之间相互转化，比如我们可以根据比较的某个特征值判断，如果值大于0.5就认定为男性，小于等于0.5就认为是女性，这样就转化为连续处理方式；将天气湿度值分段处理也就转化为离散数据。数据分类分两个步骤：
1.构造模型，利用训练数据集训练分类器；
2.利用建好的分类器模型对测试数据进行分类。
好的分类器具有很好的泛化能力，即它不仅在训练数据集上能达到很高的正确率，而且能在未见过得测试数据集也能达到较高的正确率。如果一个分类器只是在训练数据上表现优秀，但在测试数据上表现稀烂，这个分类器就已经过拟合了，它只是把训练数据记下来了，并没有抓到整个数据空间的特征。
二、决策树分类
决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例，树的内部结点表示对某个属性的判断，该结点的分支是对应的判断结果；叶子结点代表一个类标。
上表是一个预测一个人是否会购买购买电脑的决策树，利用这棵树，我们可以对新记录进行分类，从根节点（年龄）开始，如果某个人的年龄为中年，我们就直接判断这个人会买电脑，如果是青少年，则需要进一步判断是否是学生；如果是老年则需要进一步判断其信用等级，直到叶子结点可以判定记录的类别。
决策树算法有一个好处，那就是它可以产生人能直接理解的规则，这是贝叶斯、神经网络等算法没有的特性；决策树的准确率也比较高，而且不需要了解背景知识就可以进行分类，是一个非常有效的算法。决策树算法有很多变种，包括ID3、C4.5、C5.0、CAR T等，但其基础都是类似的。下面来看看决策树算法的基本思想：
?算法：GenerateDecisionTree(D,attributeList)根据训练数据记录D生成一棵决策树.
?输入：
o数据记录D，包含类标的训练数据集;
o属性列表attributeList，候选属性集，用于在内部结点中作判断的属性.
o属性选择方法AttributeSelectionMethod()，选择最佳分类属性的方法.
?输出：一棵决策树.
?过程：
1.构造一个节点N；
2.如果数据记录D中的所有记录的类标都相同（记为C类）：则将节点N
作为叶子节点标记为C，并返回结点N；
3.如果属性列表为空：则将节点N作为叶子结点标记为D中类标最多的类，
并返回结点N；
4.调用AttributeSelectionMethod(D,attributeList)选择最佳的分裂准则
splitCriterion;
5.将节点N标记为最佳分裂准则splitCriterion;
6.如果分裂属性取值是离散的，并且允许决策树进行多叉分裂：从属性列
表中减去分裂属性，attributeLsit -= splitAttribute;
7.对分裂属性的每一个取值j:记D中满足j的记录集合为Dj;如果Dj为空：
则新建一个叶子结点F，标记为D中类标最多的类，并且把结点F挂在N下;
8.否则：递归调用GenerateDecisionTree(Dj,attributeList)得到子树结点
Nj，将Nj挂在N下;
9.返回结点N;
算法的1、2、3步骤都很显然，第4步的最佳属性选择函数会在后面专门介绍，现在只有知道它能找到一个准则，使得根据判断结点得到的子树的类别尽可能的纯，这里的纯就是只含有一个类标；第5步根据分裂准则设置结点N的测试表达式。在第6步中，对应构建多叉决策树时，离散的属性在结点N及其子树中只用一次，用过之后就从可
用属性列表中删掉。比如前面的图中，利用属性选择函数，确定的最佳分裂属性是年龄，年龄有三个取值，每一个取值对应一个分支，后面不会再用到年龄这个属性。算法的时间复杂度是O(k*|D|*log(|D|))，k为属性个数，|D|为记录集D的记录数。
三、属性选择方法
属性选择方法总是选择最好的属性最为分裂属性，即让每个分支的记录的类别尽可能纯。它将所有属性列表的属性进行按某个标准排序，从而选出最好的属性。属性选择方法很多，这里我介绍三个常用的方法：信息增益（Information gain）、增益比率（g ain ratio）、基尼指数（Gini index）。
信息增益（Information gain）
信息增益基于香浓的信息论，它找出的属性R具有这样的特点：以属性R分裂前后的信息增益比其他属性最大。这里信息的定义如下：
其中的m表示数据集D中类别C的个数，Pi表示D中任意一个记录属于Ci的概率，计算时Pi=(D中属于Ci类的集合的记录个数/|D|)。Info(D)表示将数据集D不同的类分开需要的信息量。
如果了解信息论，就会知道上面的信息Info实际上就是信息论中的熵Entropy，熵表示的是不确定度的度量，如果某个数据集的类别的不确定程度越高，则其熵就越大。比
如我们将一个立方体A抛向空中，记落地时着地的面为f1，f1的取值为{1,2,3,4,5,6}，f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log(1/6)+…+1/6*log(1/6))=-1*log(1/6)=2.58；现在我们把立方体A换为正四面体B，记落地时着地的面为f2，f2的取值为{1,2,3,4}，f2的熵entropy(1)=-（1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4)) =-log (1/4)=2；如果我们再换成一个球C，记落地时着地的面为f3，显然不管怎么扔着地都是同一个面，即f3的取值为{1}，故其熵entropy(f3)=-1*log(1)=0。可以看到面数越多，熵值也越大，而当只有一个面的球时，熵值为0，此时表示不确定程度为0，也就是着地时向下的面是确定的。
有了上面关于熵的简单理解，我们接着讲信息增益。假设我们选择属性R作为分裂属性，数据集D中，R有k个不同的取值{V1,V2,…,Vk}，于是可将D根据R的值分成k组{D 1,D2,…,Dk}，按R进行分裂后，将数据集D不同的类分开还需要的信息量为：
信息增益的定义为分裂前后，两个信息量只差：
信息增益Gain(R)表示属性R给分类带来的信息量，我们寻找Gain最大的属性，就能使分类尽可能的纯，即最可能的把不同的类分开。不过我们发现对所以的属性Info(D)都是一样的，所以求最大的Gain可以转化为求最小的InfoR(D)。这里引入Info(D)只是为了说明背后的原理，方便理解，实现时我们不需要计算Info(D)。举一个例子，数据集D如下：
记录ID年龄输入层次学生信用等级是否购买电脑1青少年高否一般否
2青少年高否良好否
3中年高否一般是
4老年中否一般是
5老年低是一般是
6老年低是良好否
7中年低是良好是
8青少年中否一般否
9青少年低是一般是
10老年中是一般是
11青少年中是良好是
12中年中否良好是
13中年高是一般是
14老年中否良好否
这个数据集是根据一个人的年龄、收入、是否学生以及信用等级来确定他是否会购买电脑，即最后一列“是否购买电脑”是类标。现在我们用信息增益选出最最佳的分类属性，计算按年龄分裂后的信息量：
整个式子由三项累加而成，第一项为青少年，14条记录中有5条为青少年，其中2（占
2/5）条购买电脑，3（占3/5）条不购买电脑。第二项为中年，第三项为老年。类似的，有：
可以得出Info年龄(D)最小，即以年龄分裂后，分得的结果中类标最纯，此时已年龄作为根结点的测试属性，根据青少年、中年、老年分为三个分支：
注意，年龄这个属性用过后，之后的操作就不需要年龄了，即把年龄从attributeList 中删掉。往后就按照同样的方法，构建D1,D2,D3对应的决策子树。ID3算法使用的就是基于信息增益的选择属性方法。
增益比率（gain ratio）
信息增益选择方法有一个很大的缺陷，它总是会倾向于选择属性值多的属性，如果我们在上面的数据记录中加一个姓名属性，假设14条记录中的每个人姓名不同，那么信息增益就会选择姓名作为最佳属性，因为按姓名分裂后，每个组只包含一条记录，而每个记录只属于一类（要么购买电脑要么不购买），因此纯度最高，以姓名作为测试分裂的
结点下面有14个分支。但是这样的分类没有意义，它没有任何泛化能力。增益比率对此进行了改进，它引入一个分裂信息：
增益比率定义为信息增益与分裂信息的比率：
我们找GainRatio最大的属性作为最佳分裂属性。如果一个属性的取值很多，那么Spl itInfoR(D)会大，从而使GainRatio(R)变小。不过增益比率也有缺点，SplitInfo(D)可能取0，此时没有计算意义；且当SplitInfo(D)趋向于0时，GainRatio(R)的值变得不可信，改进的措施就是在分母加一个平滑，这里加一个所有分裂信息的平均值：
基尼指数（Gini index）
基尼指数是另外一种数据的不纯度的度量方法，其定义如下：
其中的m仍然表示数据集D中类别C的个数，Pi表示D中任意一个记录属于Ci的概率，计算时Pi=(D中属于Ci类的集合的记录个数/|D|)。如果所有的记录都属于同一个类中，则P1=1，Gini(D)=0，此时不纯度最低。在CART(Classification and Regres
sion Tree)算法中利用基尼指数构造二叉决策树，对每个属性都会枚举其属性的非空真子集，以属性R分裂后的基尼系数为：
D1为D的一个非空真子集，D2为D1在D的补集，即D1+D2=D，对于属性R来说，有多个真子集，即GiniR(D)有多个值，但我们选取最小的那么值作为R的基尼指数。最后：
我们转Gini(R)增量最大的属性作为最佳分裂属性。
总结
本来打算还讲一下实现的，今天要回家，帮家里收下谷子，本来买的前天的票的，台风影响京广线没走成，先写到这里，收拾东西去。9月30回来，再总结一下实现和实践，并持续后面的话题，欢迎持续关注
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
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-决策树
创建Analysis Services 项目 更改存储数据挖掘对象的实例 创建数据源视图 创建用于目标邮件方案的挖掘结构 创建目标邮件方案的第一步是使用Business Intelligence Development Studio 中的数据挖掘向导创建新的挖掘结构和决策树挖掘模型。 在本任务中，您将基于Microsoft 决策树算法创建初始挖掘结构。若要创建此结构，需要首先选择表和视图，然后标识将用于定型的列和将用于测试的列 1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘 结构”启动数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。 3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓 库”，再单击“下一步”。 4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下， 选择“Microsoft 决策树”。 5.单击“下一步”。 6.在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择 Targeted Mailing。可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。 7.单击“下一步”。
8.在“指定表类型”页上，选中vTargetMail 的“事例”列中的复选 框以将其用作事例表，然后单击“下一步”。稍后您将使用 ProspectiveBuyer 表进行测试，不过现在可以忽略它。 9.在“指定定型数据”页上，您将为模型至少标识一个可预测列、一 个键列以及一个输入列。选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。 10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。 只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。显著相关的列（置信度高于95%）将被自动选中以添加到模型中。 查看建议，然后单击“取消”忽略建议。 11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。 12.选中以下行中“输入”列中的复选框。可通过下面的方法来同 时选中多个列：突出显示一系列单元格，然后在按住Ctrl 的同时选中一个复选框。 1.Age https://www.wendangku.net/doc/ef2480233.html,muteDistance 3.EnglishEducation 4.EnglishOccupation 5.Gender 6.GeographyKey
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
(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。
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。
数据挖掘决策树算法Java实现
import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.LinkedHashSet; import java.util.Iterator; //调试过程中发现4个错误，感谢宇宙无敌的调试工具——print //1、selectAtrribute中的一个数组下标出错 2、两个字符串相等的判断 //3、输入的数据有一个错误 4、selectAtrribute中最后一个循环忘记了i++ //决策树的树结点类 class TreeNode { String element; //该值为数据的属性名称 String value; //上一个分裂属性在此结点的值 LinkedHashSet
数据挖掘及决策树
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，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，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而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。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
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”，
决策树算法研究
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，需求是发明之母，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 facing much more work l oad 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, previously unknown and potentially use value of information proc ess. 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——决策树分类算法 (1)
决策树分类算法 学号：20120311139 学生所在学院：软件工程学院学生姓名：葛强强 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 决策树分类算法 葛强强 12软件1班 摘要：决策树方法是数据挖掘中一种重要的分类方法，决策树是一个类似流程图的树型结构，其中树的每个内部结点代表对一个属性的测试，其分支代表测试的结果，而树的每个 叶结点代表一个类别。通过决策树模型对一条记录进行分类，就是通过按照模型中属 性测试结果从根到叶找到一条路径，最后叶节点的属性值就是该记录的分类结果。 关键词：数据挖掘，分类，决策树 近年来，随着数据库和数据仓库技术的广泛应用以及计算机技术的快速发展，人们利用信息技术搜集数据的能力大幅度提高，大量数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等。面对海量的存储数据，如何从中有效地发现有价值的信息或知识，是一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为了应对这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用的信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。 分类的目的是学会一个分类函数或分类模型，把数据库中的数据项映射到给定类别中的某个类别。分类可用于预测，预测的目的是从历史数据记录中自动推导出对给定数据的趋势描述，从而能对未来数据进行预测。分类算法最知名的是决策树方法，决策树是用于分类的一种树结构。 1决策树介绍 决策树（decisiontree）技术是用于分类和预测 的主要技术，决策树学习是一种典型的以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的事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的比较，并根据不同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。所以从根到叶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。 把决策树当成一个布尔函数。函数的输入为物体或情况的一切属性（property），输出为”是”或“否”的决策值。在决策树中，每个树枝节点对应着一个有关某项属性的测试，每个树叶节点对应着一个布尔函数值，树中的每个分支，代表测试属性其中一个可能的值。 最为典型的决策树学习系统是ID3，它起源于概念学习系统CLS，最后又演化为能处理连续属性的C4．5（C5．0）等。它是一种指导的学习方法，该方法先根据训练子集形成决策树。如果该树不能对所有给出的训练子集正确分类，那么选择一些其它的训练子集加入到原来的子集中，重复该过程一直到时形成正确的决策集。当经过一批训练实例集的训练产生一棵决策树，决策树可以根据属性的取值对一个未知实例集进行分类。使用决策树对实例进行分类的时候，由树根开始对该对象的属性逐渐测试其值，并且顺着分支向下走，直至到达某个叶结点，此叶结点代表的类即为该对象所处的类。 决策树是应用非常广泛的分类方法，目前有多种决策树方法，如ID3，C4．5，PUBLIC，
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)
数据挖掘决策树算法概述
决策树是分类应用中采用最广泛的模型之一。与神经网络和贝叶斯方法相比，决策树无须花费大量的时间和进行上千次的迭代来训练模型，适用于大规模数据集，除了训练数据中的信息外不再需要其他额外信息，表现了很好的分类精确度。其核心问题是测试属性选择的策略，以及对决策树进行剪枝。连续属性离散化和对高维大规模数据降维，也是扩展决策树算法应用范围的关键技术。本文以决策树为研究对象，主要研究内容有：首先介绍了数据挖掘的历史、现状、理论和过程，然后详细介绍了三种决策树算法，包括其概念、形式模型和优略性，并通过实例对其进行了分析研究 目录 一、引言 (1) 二、数据挖掘 (2) (一)概念 (2) (二)数据挖掘的起源 (2) (三)数据挖掘的对象 (3) (四)数据挖掘的任务 (3) (五)数据挖掘的过程 (3) (六)数据挖掘的常用方法 (3) (七)数据挖掘的应用 (5) 三、决策树算法介绍 (5) (一)归纳学习 (5) (二)分类算法概述 (5) (三)决策树学习算法 (6) 1、决策树描述 (7) 2、决策树的类型 (8) 3、递归方式 (8) 4、决策树的构造算法 (8) 5、决策树的简化方法 (9) 6、决策树算法的讨论 (10) 四、ID3、C4.5和CART算法介绍 (10) (一)ID3学习算法 (11) 1、基本原理 (11) 2、ID3算法的形式化模型 (13) （二）C4.5算法 (14) （三）CART算法 (17) 1、CART算法理论 (17) 2、CART树的分支过程 (17) （四）算法比较 (19) 五、结论 (24) 参考文献...................................................................................... 错误！未定义书签。 致谢.............................................................................................. 错误！未定义书签。
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。
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
数据挖掘-决策树
数据挖掘论文——决策树 1.什么是决策树 1.决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通 过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目 风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种 图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策 树。 2.决策树图示 1. 3.实例描述 1.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。 2.这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当 于通过年龄、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：
2. 4.决策树的组成 1.□——决策点，是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳方案。 如果决策属于多级决策，则决策树的中间可以有多个决策点，以决 策树根部的决策点为最终决策方案。[1] 2.○——状态节点，代表备选方案的经济效果（期望值），通过各状 态节点的经济效果的对比，按照一定的决策标准就可以选出最佳方 案。由状态节点引出的分支称为概率枝，概率枝的数目表示可能出 现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。[1] 1.——结果节点，将每个方案在各种自然状态下取得的损益值 标注于结果节点的右端 5.决策树的构建 1.不同于贝叶斯算法，决策树的构造过程不依赖领域知识，它使用属 性选择度量来选择将元组最好地划分成不同的类的属性。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。 2.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：