决策树是一种类似树形结构的流程图,每个内部节点代表在一个属性上的测试,树枝描述测试结果,叶子节点指明分类或分类的分布情况。构造决策树的方法采用自上而下递归的方式:如果训练例子集合中的所有例子是同类的,则将其作为一个叶子节点,节点内容为该类别的标记;否则,根据某种策略确定一个测试属性,并按属性的各种取值把实例集合划分为若干个子集合,使每个子集上的所有实例在该属性上具有相同的属性值。然后,再依次递归处理各个子集,直到得到满意的分类属性为止。
数据挖掘技术决策树的延伸与应用
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决策树是一种类似树形结构的流程图,每个内部节点表示在一个属性上的测试,树枝描述测试结果,叶子节点指明分类或分类的分布情况。构造决策树的方法采用自上而下递归的方式,如果训练例子集合中的所有例子是同类的,就将其作为一个叶子节点,节点内容为该类别的标记。否则,根据某种策略确定一个测试属性,并按属性的各种取值把实例集合划分为若干个子集合,使每个子集上的所有实例在该属性上具有相同的属性值。然后,再依次递归处理各个子集,直到得到满意的分类属性为止。
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一种树形结构,用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
节点代表特征,分支代表决策,叶节点代表分类结果。
决策树算法
一种分类和回归的监督学习算法。
通过递归分割数据,创建决策树。
常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
预测:基于给定的特征,预测一个目标变量的值。
分类:将数据点分配到预定义的类别。
回归:预测连续变量的值。
主要参考文献
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
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