决策树算法的应用与拓展(ppt 41页)
所属分类:决策管理
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一、概述
二、预备知识
三、捕捉变化数据的挖掘方法
四、小结
决策树算法的应用与拓展内容摘要:
决策树:
一个树性的结构
内部节点上选用一个属性进行分割
每个分叉都是分割的一个部分
叶子节点表示一个分布
决策树生成算法分成两个步骤
树的生成:
开始,数据都在根节点
递归的进行数据分片
树的修剪
去掉一些可能是噪音或者异常的数据
决策树使用: 对未知数据进行分割
按照决策树上采用的分割属性逐层往下,直到一个叶子节点
基本算法(贪心算法):
自上而下分而治之的方法
开始时,所有的数据都在根节点
属性都是种类字段 (如果是连续的,将其离散化)
所有记录用所选属性递归的进行分割
属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量 (如, information gain)
停止分割的条件:
一个节点上的数据都是属于同一个类别
没有属性可以再用于对数据进行分割
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