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文档简介
决策树的原理及适用情景 内容 一个决策树的例子 运用决策树分类预测 运用决策树分类预测 运用决策树分类预测 运用决策树分类预测 运用决策树分类预测 运用决策树分类预测 同一个训练数据生成另一棵决策树 问题来了 什么是决策树 决策树概念 根节点 叶子节点 决策树概念 决策树是一种树形结构 通过做出一系列决策 选择 来对数据进行划分 这类似于针对一系列问题进行选择 决策树的决策过程就是从根节点开始 测试待分类项中对应的特征属性 并按照其值选择输出分支 直到叶子节点 将叶子节点的存放的类别作为决策结果 一句话概括 从训练数据中学习得出一个类似于流程图的树型结构 决策树算法 信息增益 ID3增益比率 C4 5基尼指数 CART 信息熵 一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系 公式定义 变量的不确定性越大 熵也就越大 需要的信息量也越大 纯度就越小 条件熵 信息增益 举例说明 按年龄划分 按收入划分 按学生划分 按信用划分 确定第一次分裂的属性 确定第二次分裂的属性 决策树划分 决策树优缺点 优点 推理过程容易理解 计算简单 可解释性强 比较适合处理有缺失属性的样本 可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量 也为判断属性变量的重要性 减少变量的数目提供参考 缺点 容易造成过拟合 需要采用剪枝操作 忽略了数据之间的相关性 对于各类别样本数量不一致的数据 信息增益偏向于那些更多数值的特征 决策树适用情景 1 决策树能够生成清晰的基于特征选择不同预测结果的树状结构 数据分析师希望更好的理解手上的数据的时候可以使用 2 决策树更大的作用是作为一些更有用的算
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