决策树算法PPT
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法。它是一种非参数的监督学习方法，主要解决分类和回归问题。决策树算法可以直观地解释数据特征与类...
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法。它是一种非参数的监督学习方法，主要解决分类和回归问题。决策树算法可以直观地解释数据特征与类别之间的关系，因此在实际问题中得到了广泛的应用。以下是对决策树算法的全面介绍： 决策树基本原理决策树由节点和有向边组成。节点表示特征或属性，边表示决策规则。决策树通过递归地将数据集划分成更小的子集来进行分类或回归。决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点表示一个类别（对于分类）或一个具体数值（对于回归）。 决策树算法的主要步骤数据准备准备用于构建决策树的数据集。这些数据可以包含一系列的特征属性和目标变量树的构建使用递归方式构建决策树。在每个阶段，算法选择一个最优特征进行数据划分，使得划分后的子数据集在目标变量上的差异最大特征选择选择最优特征是构建决策树的关键步骤。对于分类树，选择能够最大程度减少划分后子数据集中的类别数量的特征；对于回归树，选择能够最小化划分后子数据集的目标变量平均差异的特征决策规则根据选择的特征和特征值，将数据集划分为更小的子集。每个子集对应一个分支下的叶节点剪枝为了避免过拟合，可以对决策树进行剪枝。这可以通过设置一个阈值来限制树的大小，或者通过交叉验证来选择最优的剪枝策略预测对于新的数据，可以通过从根节点开始，根据决策规则沿着分支到达叶节点，得到预测结果 决策树的优势和局限优势 决策树的应用分类问题在分类问题中，我们通常用决策树来预测离散的目标变量，例如邮件分类（垃圾邮件/正常邮件），信用卡欺诈检测等回归问题在回归问题中，我们使用决策树来预测连续的目标变量，例如预测房价，股票价格等特征选择通过构建多个决策树并观察哪些特征被用来分割数据，我们可以找到对目标变量最有影响的特征，这有助于我们理解数据的特性，去除无关的特征，提高模型的性能 常见的决策树算法CART (Classification and Regression Trees)CART是最常用的决策树算法之一。它能够处理离散和连续属性，对于不满足基尼不纯度或信息增益的条件也可以进行处理。CART采用了二叉树的构造方法来构建决策树，对外提供了简单直观的预测方式ID3 (Iterative Dichotomiser 3)ID3是J.Ross Quinlan发明的算法，利用信息增益的贪心策略进行特征选择，构建决策树。但ID3不能处理连续属性，且容易受到噪声影响C4.5和C++C4.5是ID3的改进版，可以处理连续属性，采用信息增益比进行特征选择，剪枝方法更加合理。C++是C4.5的改进版，采用了一种新的剪枝策略——成本复杂剪枝（Cost Complexity Pruning）PUBLICPUBLIC是面向属性的决策树算法(Attribute Oriented Induction)，它将一个多类问题分解为多个二分类问题分别建立决策树进行解决。该算法可以处理连续和离散属性，使用基于规则的剪枝方法进行过拟合处理SLIQ (Super Learner Iterative Quantile Regression)SLIQ是一种快速构建并剪枝决策树的算法，它采用了集成学习的思想，利用多棵树进行预测并取得最小误差。SLIQ可以处理连续和离散属性，但不能处理缺失值**SLIPPER
