分类预测-决策树方法
简述决策树方法的具体步骤。
简述决策树方法的具体步骤。
决策树是一种常用的机器学习算法，其可以通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。
决策树方法的具体步骤如下：1. 数据准备：收集需要进行分类或预测的数据，并进行数据清洗和预处理。
这包括数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 特征选择：从数据集中选择最佳的特征作为决策树的根节点。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
3. 划分数据集：根据选择的特征，将数据集划分为多个子集。
每个子集都包含了特征取值相同的样本。
这一步骤会将数据集分为多个分支。
4. 递归构建决策树：对每个子集重复上述步骤，选择最佳的特征作为该子集的根节点，并将该子集划分为更小的子集。
这一过程会不断递归进行，直到满足停止条件为止。
5. 停止条件：构建决策树的过程中，需要设定一些停止条件，以防止过拟合。
常用的停止条件有：决策树的深度达到预定值、节点中的样本数小于阈值、节点中样本的类别完全相同等。
6. 剪枝：决策树的构建可能会过度拟合训练数据，导致泛化能力较弱。
为了解决这个问题，可以对决策树进行剪枝。
剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方法。
预剪枝是在构建决策树时，在每次划分节点前进行估计，若划分后无显著提升，则停止划分。
后剪枝是在构建好决策树后，从底部开始，逐层向上对非叶节点进行剪枝操作。
7. 决策树的评估：使用测试数据集来评估决策树的性能。
常用的评估指标有准确率、召回率、精确率、F1值等。
8. 决策树的应用：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。
将新样本从决策树的根节点开始，依次根据特征的取值选择分支，直到叶节点，即可得到分类或预测结果。
决策树方法是一种直观且易于理解的机器学习算法，其构建过程简单明了，并且可以处理多分类和连续型特征。
然而，决策树也有一些局限性，如容易过拟合、对数据的小变化敏感等。
为了克服这些问题，可以使用集成学习方法如随机森林、梯度提升树等来提高决策树的性能。
决策树方法是一种常用的机器学习算法，通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。
分类分析--决策树（经典决策树、条件推断树）
分类分析--决策树（经典决策树、条件推断树）分类分析--决策树决策树是数据挖掘领域中的常⽤模型。
其基本思想是对预测变量进⾏⼆元分离，从⽽构造⼀棵可⽤于预测新样本单元所属类别的树。
两类决策树：经典树和条件推断树。
1 经典决策树经典决策树以⼀个⼆元输出变量（对应威斯康星州乳腺癌数据集中的良性/恶性）和⼀组预测变量（对应九个细胞特征）为基础。
具体算法如下：(1) 选定⼀个最佳预测变量将全部样本单元分为两类，实现两类中的纯度最⼤化（即⼀类中良性样本单元尽可能多，另⼀类中恶性样本单元尽可能多）。
如果预测变量连续，则选定⼀个分割点进⾏分类，使得两类纯度最⼤化；如果预测变量为分类变量（本例中未体现），则对各类别进⾏合并再分类。
(2) 对每⼀个⼦类别继续执⾏步骤(1)。
(3) 重复步骤(1)~(2)，直到⼦类别中所含的样本单元数过少，或者没有分类法能将不纯度下降到⼀个给定阈值以下。
最终集中的⼦类别即终端节点（terminal node）。
根据每⼀个终端节点中样本单元的类别数众数来判别这⼀终端节点的所属类别。
(4) 对任⼀样本单元执⾏决策树，得到其终端节点，即可根据步骤3得到模型预测的所属类别。
上述算法通常会得到⼀棵过⼤的树，从⽽出现过拟合现象。
结果就是，对于训练集外单元的分类性能较差。
为解决这⼀问题，可采⽤10折交叉验证法选择预测误差最⼩的树。
这⼀剪枝后的树即可⽤于预测。
R中的rpart包⽀持rpart()函数构造决策树，prune()函数对决策树进⾏剪枝。
下⾯给出判别细胞为良性或恶性的决策树算法实现。
（1）使⽤rpart()函数创建分类决策树：#⽣成树：rpart()函数可⽤于⽣成决策树library(rpart)set.seed(1234)dtree <- rpart(class ~ ., data=df.train, method="class",parms=list(split="information"))#rpart() 返回的cptable值中包括不同⼤⼩的树对应的预测误差，因此可⽤于辅助设定最终的树的⼤⼩。
决策树分类方法
决策树分类方法决策树分类方法是一种常用的机器学习算法，它利用树形结构进行数据分类和预测。
决策树由节点和分支组成，每个节点表示一个特征或属性，分支代表属性的取值，叶节点表示分类结果。
决策树分类方法的核心思想是根据训练数据构建一棵决策树，然后利用该决策树对未知数据进行分类。
构建决策树的过程是自上而下的递归过程，根据信息增益或基尼指数等准则选择最佳的属性进行划分，直到满足某个终止条件。
决策树分类方法有许多优点。
首先，决策树易于理解和解释，生成的模型图形化，可以直观地展示分类过程。
其次，决策树能够处理多类别问题，并且对数据的分类有较好的适应性。
此外，决策树算法能够处理多种数据类型，包括连续型和离散型数据。
然而，决策树分类方法也存在一些局限性。
当数据具有复杂关系时，决策树的分类效果可能不理想。
此外，决策树容易过拟合，需要采用剪枝等方法进行优化。
同时，决策树很难处理缺失值，在数据中存在缺失值时，决策树的分类结果可能不准确。
应用决策树分类方法时，需要注意一些关键点。
首先，选择合适的属性选择准则，如信息增益、基尼指数等，可以根据具体问题进行选择。
其次，决策树的构建和修剪过程要注意防止过拟合，可以通过交叉验证等方法进行评估和优化。
同时，对于数据中的缺失值，可以采用填补或删除的方法进行处理。
在实际应用中，决策树分类方法有广泛的应用场景。
比如，在医学领域，可以利用决策树进行疾病诊断和预测。
在金融领域，可以使用决策树分类方法进行信用评级和风险评估。
在市场营销领域，决策树可以用于客户分类和推荐系统等。
总之，决策树分类方法是一种常用的机器学习算法，具有易于理解和解释的优点。
然而，其分类效果受数据复杂性和过拟合等因素影响，需要进行合适的优化和处理。
决策树分类方法在各个领域有广泛的应用，为数据分类和预测提供了有效的工具。
(三)决策树方法
(三)决策树方法决策树是机器学习中最常用的方法之一。
它是一种基于树形结构的分类模型，可以对数据进行预测和分类。
决策树方法的基本思想是将数据集分成一些小的、可处理的数据集，每个数据集都对应着一个子节点，然后根据不同的特征和属性对数据集进行划分，在每个子节点上再次进行判断，直到所有数据都被分到某个子节点中。
在这个过程中，我们选择特征和属性可以使得节点之间的“混乱程度”尽量小，以达到最好的分类效果。
决策树方法的一大优点是易于理解和解释，它可以给出决策过程的逻辑和推理过程。
同时，决策树也具有可监督学习的特点，可以使用已有的数据进行训练和模型的建立。
决策树方法在实际应用中有很广泛的应用，比如我们可以使用决策树对疾病进行诊断，对金融数据进行风险评估等等。
决策树的构建方法主要有三种：ID3(Iterative Dichotomiser 3)，C4.5和CART(Classification and Regression Tree)。
其中，ID3是最早的决策树构建方法，它通过计算信息增益来选择最优的特征和属性进行划分，但是ID3对于缺失值的处理不好。
而C4.5是ID3的改进版，它引入了信息增益比的概念，可以更好地处理缺失值问题，并且可以进行连续性特征的划分。
CART是一种具有更广泛适用性的决策树构建方法，它可以用于分类和回归问题。
CART 采用基尼指数来选择最优的特征和属性进行划分，实现简单，并且可以进行剪枝处理，避免过拟合现象。
总之，决策树方法是机器学习中非常重要和实用的一种方法，其构建简单、易于理解和解释，可以帮助我们从海量的数据中得到有意义的信息，对决策和分类提供重要的支持和指导。
DM 3-1 分类与预测 QBai 21-08-2006
Dr. Qingyuan Bai School of Computer Science Faculty of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University Email: baiqy@
1
分类与预测
分类和预测是数据挖掘中最基本也是最具丰 富内容的技术。一般来说，数据挖掘除数据 预处理之外，主要基本技术为关联规则、分 类与预测、聚类。
19
决策树方法的发展
决策树方法是分类中最典型且用得最多的方 法。决策树方法是在归纳学习中最有代表性 的方法。一般认为归纳学有两个代表性的方 法，一个为决策树，一个为规则归纳。 决策树最早方法是1966年Hunt提出的CLS学习 算法。以后有很多方法出现，其中最有影响 的是J. R. Quinlan的ID3, C4.5方法。这些 方法由于其有效性，被广泛使用和开发为商 品。
图像的区分
模式的识别
指纹识别，人脸识别 语音识别，图像识别
金融走势
股票分析
客户的分类
医疗诊断
信用卡评级
纳税人分析
信贷评估
故障诊断
文本分类
网页分类
5
分类与预测
1 2 3 4 概述 预测方法 分类方法 1 滑动平均 决策(判定)树归纳 2 线性回归 2 非线性回归 贝叶斯方法 神经元网络 基于距离的分类方法 基于案例的分类方法 遗传算法 粗糙集方法 模糊集方法 关联规则方法
12
Name Mike Mary Bill Jim Dave Anne
对新样本分类过程
训练 数据集
(John Henri, 31..40,high) Credit_rate?
决策树法的基本步骤
决策树法的基本步骤决策树法是一种基于判断树的机器学习算法，用于从一组特征中构建一个可以对实例进行分类的决策树模型。
决策树算法的基本步骤包括数据准备、选择最优特征、切分数据集、递归构建决策树，以及剪枝等。
下面将详细介绍决策树法的基本步骤。
1.数据准备2.选择最优特征决策树的构建过程中，需要选择最优的特征用来进行数据的切分。
通常采用信息增益、信息增益比、基尼指数等指标来度量特征的重要性和纯度。
选择最优特征的目标是使得每个子节点尽可能地纯净，即包含尽可能多的相同类别的实例。
3.切分数据集选择最优特征后，将数据集根据该特征的不同取值切分成多个子集。
这个过程将数据集根据特征划分为不同的分支。
每个分支对应于特征的一个取值，该分支上的数据集包含了特征取值与该分支对应的所有实例。
4.递归构建决策树对于每个子集，重复上述步骤，选择最优特征、切分数据集，直到满足终止条件。
终止条件有多种选择，包括数据集中的所有实例属于同一类别、没有更多可用的特征或者达到了预定的树深度。
5.剪枝决策树往往存在过拟合问题，为了提高决策树的泛化能力，需要对决策树进行剪枝操作。
剪枝过程有预剪枝和后剪枝两种策略。
预剪枝在树的构建过程中进行，通过设定阈值来提前停止树的生长。
后剪枝则是在树构建完成后，对树进行修剪。
通过验证集的结果来决定是否保留叶节点或者合并叶节点，以达到降低过拟合风险的目的。
6.使用决策树进行分类构建完决策树后，可以用其进行分类预测。
给定一个新的实例，从根节点开始，根据实例的特征值通过决策条件逐步向下遍历决策树，直到达到叶节点。
叶节点对应于该实例的类别，将实例分到相应的类别中。
7.决策树的评估与调优使用测试数据集对决策树进行评估，计算准确率、召回率、F1值等性能指标。
根据评估结果，可以对决策树进行调优，如调整剪枝阈值、改变特征选择方式、调整算法参数等。
总结：决策树算法的基本步骤包括数据准备、选择最优特征、切分数据集、递归构建决策树，以及剪枝等。
如何使用决策树算法进行分类
如何使用决策树算法进行分类决策树算法是一种常用的机器学习算法，被广泛用于分类问题。
它通过将数据集划分为不同的子集，基于特征的不同取值进行决策，并最终生成一棵树结构来实现分类。
在本文中，我们将探讨如何使用决策树算法进行分类。
首先，我们需要了解决策树算法的工作原理。
决策树以树的形式表示，由根节点、内部节点和叶节点组成。
根节点表示最重要的特征，内部节点表示其他重要特征，而叶节点表示最终分类结果。
决策树的构建过程通过递归地选择最佳特征对数据进行划分，直到满足停止条件。
以下是使用决策树算法进行分类的步骤：1. 数据预处理：首先，我们需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及对连续特征进行离散化等。
预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，能够提高模型的准确性和鲁棒性。
2. 特征选择：选择合适的特征对分类结果有至关重要的影响。
可以使用相关性分析、信息增益等指标来评估特征的重要性。
选择具有较高信息增益或相关性的特征作为决策树的划分依据。
3. 决策树构建：决策树的构建是递归进行的过程。
从根节点开始，根据选定的特征将数据集划分成不同的子集。
可以使用多种划分准则，如基尼指数和信息增益等。
重复此过程，直到满足停止条件。
4. 停止条件：决策树构建的停止条件是根据实际需求进行定义的。
可以根据树的深度、节点的样本数或其他指标来进行判断。
过拟合是常见的问题，所以需要合理设置停止条件以避免过拟合。
5. 决策树剪枝：决策树构建完成后，可能出现过拟合的情况。
剪枝是通过裁剪决策树的一些子树来减少过拟合。
剪枝可以通过预剪枝或后剪枝来实现。
预剪枝是在构建树的过程中进行剪枝，而后剪枝是在构建完成后再进行剪枝。
6. 分类预测：完成决策树的构建和剪枝后，我们可以使用分类预测来对新样本进行分类。
从根节点开始，根据特征的取值进行递归判断，直到达到叶节点。
叶节点的分类结果即为预测结果。
决策树算法的优点在于易于理解和解释，而且可以处理非线性关系。
16种常用的数据分析方法
16种常用的数据分析方法数据分析是指对收集到的数据进行处理、解析和统计，以发现其中的规律、趋势和关联性，并根据分析结果做出决策或预测。
在实际应用中，有许多常用的数据分析方法可以帮助分析师更好地理解数据。
下面将介绍16种常用的数据分析方法。
1.描述性统计分析：通过计算和展示数据的中心趋势（如平均值、中位数）和分散程度（如标准差、范围）来描述数据的特征。
2.相关性分析：通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关性。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
3.回归分析：分析自变量与因变量之间的关系，并通过拟合回归模型预测因变量的值。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归。
4.频率分析：统计数据中各个值出现的频率，用于了解数据的分布情况。
常用的频率分析方法包括直方图、饼图和柱状图。
5.假设检验：通过对样本数据进行假设检验，判断总体是否存在显著差异。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验。
6.分类与预测：通过构建分类模型或预测模型来对数据进行分类和预测。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
7. 聚类分析：根据数据中的相似性或距离，将数据分为不同的群组或类别。
常用的聚类分析方法包括K-means聚类和层次聚类。
8.时间序列分析：通过对时间序列数据的分析，揭示数据的趋势、季节性和周期性等特征。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法和指数平滑法。
9.因子分析：通过对多个变量的分析，提取出隐藏在数据中的共同因素，并将变量进行降维或分类。
常用的因子分析方法包括主成分分析和因子旋转分析。
10.空间分析：通过对地理数据的分析，揭示地理空间内的分布规律和关联性。
常用的空间分析方法包括地理加权回归和地理聚类分析。
11.决策树算法：通过构建一棵决策树，并根据不同的条件来进行决策。
常用的决策树算法包括ID3算法和CART算法。
12. 关联规则挖掘：通过寻找数据中的频繁项集和关联规则，揭示不同项之间的关联性。
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G a in (S ,A ) E n tro p y (S ) v V a lu e s(A )S S vE n tro p y (S v)
Gain (S, A)是
在知道属性A的值后可以节省的二进制位数 例子，注意是对当前样例集合计算上式
PlayTennis的14个训练样例
的一个可能值， High
High
Normal
Strong
Weak
决策树代表样本的属性值约束的
合取的析取式
No
Yes
No
Yes
决策树例图的逻辑表达式
决策树代表实例属性值约束的合取的析取式。
从树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取
树本身对应这些合取的析取。
(Outlook=Sunny ∧Humidity=High)
对应的分类
4.1.1 最佳分类属性
信息增益
用来衡量给定的属性区分训练样例的能力，中间（间接） 表示属性
ID3算法在生成 树 的每一步使用信息增益从候选属性中 选择属性
用熵度量样例的均一性
4.1.1 最佳分类属性
信息增益 用熵度量样例的均一性
熵刻画了任意样例集合 S 的纯度 给定包含关于某个目标概念的正反样例的样例集S，那么
1. 归纳推理求得一般性结论（决策树生成学习）
2. 由决策树演绎推理得到新样例对应的结果；
Outlook
Sunny Overcast
Rain
Humidity
Yes
Wind
High
Normal
Strong
Weak
No
Yes
No
Yes
决策树生成算法——有指导学习
样本数据中既包含输入字段、也包含输出字段 学习阶段，生成决策树模型
Day
Outlook
Temperature
Humidity
Wind
PlayTennis
D1
Sunny
Hot
High
Weak
No
D2
Sunny
Hot
High
Strong
No
D3
Overcast
Hot
High
Weak
Yes
D4
Rain
Mild
High
Weak
Yes
D5
Rain
Cool
Normal
Weak
3.2 决策树方法的适用问题
适用问题的特征 问题举例
根据疾病分类患者/根据起因分类设备故障 根据拖欠支付的可能性分类贷款申请(是否拒绝) 根据人员分类情形更新数据库记录数据创新点？大型稀疏库
分类问题
核心任务是把新(旧)样例分派到各可能的离散值对应的类别
4. C5.0算法
大多数决策树学习算法是一种核心算法的变体
IF (Outlook = Sunny)^ (Humidity = Normal) THEN PlayTennis = ?
两步骤求解过程： Training examples:
Day Outlook Temp. Humidity Wind Play Tennis D1 Sunny Hot High Weak No D2 Overcast Hot High Strong Yes
Branches, values
Root Node, first attribute
Leaf Nodes, discrete values
决策树的表示？
2.1 决策树学习 和分类预测
• 两类问题, 右图
IF (Outlook = Sunny) ^ (Humidity = High) THEN PlayTennis =?
4.1 分类预测概念
目的（通用） 分类预测的含义
1. 通过对现有数据的学习建立起拟合数据的模型 2. 利用该模型对未来新数据进行分类，具备预测能力
分类预测算法的类型
4.1 分类预测概念
目的（通用） 分类预测的含义 分类预测算法的类型
分析新数据在离散型输出变量上的取值分类决策树 分析新数据在数值型（连续）输出变量上的取值
S 相对这个布尔型分类（函数）的熵为
信息论中对熵的一种解释：熵确定了要编码集合S中任意
成员的分类所需要的最少二进制位数；熵值越大，需要的 位数越多。
更一般地，如果目标属性具有c个不同的值，那么 S 相对
于c个状态的分类的熵定义为
4.1.1 最佳分类属性（2）
用信息增益度量熵的降低程度
属性A 的信息增益，使用属性A分割样例集合S 而
4. 建立模型之决策树
1. 分类预测的概念 2. 什么是决策树 3. 决策树的核心问题
① 决策树的生长，模型建立 ② 决策树的修剪
4. C5.0算法及其应用实例
信息熵和信息增益 修剪算法
4.1 分类预测概念
目的（通用）
学习模型建立的算法 了解该算法在相应数据挖掘问题中的应用
分类预测的含义 分类预测算法的类型
采用自顶向下的贪婪搜索 遍历 可能的决策树空间
ID3 Iterative Dichotomiser 3是这种算法的代表, ID3C4.5C5.0
如何安排节点在树中的顺序
树（堆）结构排序，需要树中节点具有相同属性， 比较其属性值大小；而后移动节点
如何定义这个可以在决策树中进行比较的属性？ 换言之，该属性测度如何计算以便于比较？
这个信息增益到底怎么来的？ ✓ 在信息论中信息增益是什么含义？ ➢ 二者存在确定的关系吗？譬如：等价；提示：
不是从Y到X的信息增益 而是从p(x) p(y)到p(x, y)的信息增益 Pattern recognition and machine learning pp:48~58
决策树学习中的假设空间搜索
观察ID3的搜索空间和搜索策略，认识到这个算法 的优势和不足
GainsR(U,V)=Gains(U,V)/Entropy(V)
是不是再比较剩余的几个信息增益值？
应该怎么办？
注意决策树每个分支上属性间的关系
根节点的左右孩子顺序
全正例、全负例
用于学习布尔函数的ID3算法概要
ID3(Examples, Target_attribute, Attributes)
Yes
D6
Rain
Cool
Normal
Strong
No
D7
Overcast
Cool
Normal
Strong
Yes
D8
Sunny
Mild
High
Weak
No
D9
Sunny
Cool
Normal
Weak
Yes
D10
Rain
Mild
Normal
Weak
Yes
D11
Sunny
Mild
Normal
Strong
Yes
当节点和分支数较多时，显然不合适
3.1 决策树表示法
决策树
通过把样本从根节点排列到某个叶
Outlook
子节点来分类样本
叶子节点即为样本所属的分类
Sunny Overcast
Rain
树上每个节点说明了对样本的某个
属性的测试, 如：湿度
Humidity
Yes Wind
节点的每个后继分支对应于该属性
∨(Outlook=Sunny ∧Humidity=Normal)
Outlook
∨(Outlook=Overcast) ∨(Outlook=Rain ∧Wind=Weak)
Sunny Overcast
∨(Outlook=Rain ∧Wind=Strong) Humidity
Yes
Rain Wind
注意：右面的决策树中没有 Temperature （温度）属性；而 Outlook的属性值有三个。
结束
✓ 否则在新分支下加一个子树ID3（ Examplesvi,Target_attribute,Attributes-{A}）
返回root
ID3算法举例
… 继续这个过程，
直到满足以下两个条件中的任一个
所有的属性已经被这条路经包括 与这个节点关联的所有训练样例都具有相同的目标
属性值
Entropy and Information Gain
High
Normal
No
Yes
Strong No
Weak Yes
3.2 决策树学习的适用问题
适用问题的特征
实例由“属性-值”对表示（传统的数据库记录属性） 目标函数具有离散的输出值 可能需要析取的描述 训练数据可以包含错误/训练数据可以包含缺少属性值的实例
问题举例 分类问题
核心任务是把新(旧)样例分派到各可能的离散值对应的类别
基于逻辑，即通过对输入字段取值的布尔逻辑比较 实现对输出变量的(分类)值的预测
每个叶子节点对应一条推理规则，作为对新的数据 对象进行分类预测的依据。
3. 决策树的核心问题
决策树的生成对训练样本进行分组
关键，确定树根节点和分支准则 停止生长时机
决策树的修剪解决过度拟合问题
预先修剪，限值决策树的充分生长，如：限制树的高度 滞后修剪，待决策树充分生长完毕后再进行修剪
D12
Overcast
Mild
High
Strong
Yes
D13
Overcast
Hot
Normal
Weak
Yes
D14
Rain
Mild
High
Strong
No
当前样例集合中的最佳分类属性
Gain (S, Temperature)=0.029