决策树算法及其应用(ppt 41页)
所属分类:决策管理
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1、概述
2、预备知识
3、捕捉变化数据的挖掘方法
4、小结
决策树算法及其应用内容提要:
决策树算法:
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
……
两种剪枝标准:
最小描述长度原则(MDL)
思想:最简单的解释最期望的
做法:对Decision-Tree 进行二进位编码,编码所需二进位最少的树即为“最佳剪枝树”
期望错误率最小原则
思想:选择期望错误率最小的子树进行剪枝
对树中的内部节点计算其剪枝/不剪枝可能出现的期望错误率,比较后加以取舍
……
算法比较:
Sprint: 传统的二阶段“构造-剪枝”算法
Public(1):用保守的估计值1取代欲扩展节点的代价下界
Public(S):考虑具有分裂点的子树,同时计算为确定分裂节点及其属性的代价下界
Public(V):比前者准确,需计算确定结点上属性值的代价下界
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