数据挖掘中决策树算法的最新进展
决策树算法的优缺点及其改进方法
决策树算法的优缺点及其改进方法决策树算法是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，它通过构建树型结构来进行决策和分类。
决策树算法具有一些独特的优点，同时也存在一些局限性。
为了进一步提高决策树算法的性能，许多改进方法被提出和应用。
本文将对决策树算法的优缺点进行探讨，并介绍一些改进方法。
一、决策树算法的优点1. 可解释性强：决策树算法生成的模型具有易于理解和解释的特点。
决策树的每个分支代表了一个属性的决策过程，最终的叶子节点表示了最终的决策结果。
这使得决策树算法在需要将模型结果向非专业人士解释时表现出色。
2. 适用于多类别问题：相比其他机器学习算法，决策树算法对于多类别问题的处理更加简单直观。
每个叶子节点代表了一种类别的划分结果，通过遍历决策树便能够得到对应的类别。
3. 可以处理混合数据类型：决策树算法能够处理包含离散型和连续型数据的混合型数据。
通过对混合型数据进行离散化处理，可以在决策树的节点中进行有效的属性选择。
二、决策树算法的缺点1. 容易产生过拟合：决策树算法在处理复杂问题时容易产生过拟合现象。
当决策树生长过深或者树的分支过多时，模型会过于复杂，从而导致对训练集的过拟合，而在新的数据集上表现较差。
2. 对输入数据的变化敏感：决策树算法对输入数据的变化非常敏感。
当输入数据发生轻微变化时，决策树可能会重新生成或调整，导致模型不稳定。
3. 忽略了属性之间的相关性：决策树算法在生成树形结构时，只考虑了当前节点和它的子节点之间的关联，而忽略了其他属性之间的相关性。
这可能导致某些属性在集成学习中被过度强调或被忽略，从而影响模型的准确性。
三、决策树算法的改进方法1. 剪枝方法：为了避免过拟合问题，可以通过剪枝方法对决策树进行修剪，减少模型的复杂度。
常见的剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。
预剪枝在树的生成过程中进行剪枝，通过设定阈值终止树的生长；后剪枝则在树的生成完成后，通过交叉验证等方法对节点进行合并或剪枝。
2. 集成学习方法：集成学习方法可以通过结合多个决策树模型的预测结果来提高分类准确度。
随机森林算法在数据挖掘中的应用
随机森林算法在数据挖掘中的应用一、算法介绍随机森林(Random Forest)是一种决策树集成(Ensemble)算法，是由多个决策树构成的分类器。
在数据挖掘中，随机森林算法被广泛应用于分类、回归和聚类等任务中。
这种算法的主要思想是将数据集进行随机抽样，建立多个树模型，每个树模型都是基于随机变量子集所在的数据子集上进行构建的，然后对模型的预测结果进行加权或取平均，最终得到一个更加稳定的分类或回归结果。
二、算法优势相比于单个决策树算法，随机森林算法具有以下几个优点：1. 可以处理高维数据2. 具有很好的泛化能力3. 响应变量类型的改变具有很好的稳健性4. 由于能够分析特征的重要性，因此可以用于特征选择5. 可以应对缺失数据问题6. 程序简单易于实现三、算法流程1. 构造n棵决策树模型根据随机森林算法的思想，我们需要构造n棵决策树，随机选取样本建立决策树，每棵树选取样本的过程是有放回的抽样。
2. 计算每个变量的重要性随机森林模型中，每个变量对判断样本类别的重要性不同，采用Gini、信息熵等方法计算二分类中每个变量影响分类结果的重要程度，并且把重要性对变量加权，对于每个随机森林生成的决策树，可以计算出每个特征的重要性。
3. 多数表决对于分类问题，n棵树投票结果，出现最多的结果作为最终结果；对于回归问题，n棵树计算它们的平均值得到最终结果。
四、算法应用随机森林算法在数据挖掘中的应用非常广泛，以下是一些例子：1. 预测信用卡违约根据客户的特征，如性别、年龄、教育程度等，建立随机森林模型，用于预测客户是否会违约。
可以使用Kaggle数据竞赛中的Give Me Some Credit数据集来练习此类任务。
2. 预测房价根据房屋的特征，如地理位置、大小、建造年份等，建立随机森林模型，用于预测房价。
可以用于研究宏观经济发展的趋势等。
3. 预测销售额根据历史销售数据，如商店地理位置、销售日期、促销活动等特征，建立随机森林模型，用于预测未来销售额，通过对未来销售额进行预测，制定合理的销售计划。
决策树算法分析及其在实际应用中的改进
可 以 很 清 晰 地 了 解 哪 些 字 段 比 较 重 要 。 而 系统 开 发者 在 进 行 系统 开 发 的 过 程 中 ，也 可 利 用 决 策 树 算 法挖 掘 出准 确 性 较 高
且 易 于 理解 的 分类 规 贝 。 Ｕ
２算 法的 描述 ．
（） １能够 生 成 可理 解 的 规 则 。 决 策 树 是 以树 型 结构 表示 最 终 分类 结 果 的 ， 是一 种 比较 接 近 于 人 们 对现 实 世界 事 务 认 知 的 表 示 方 皇 Ｉ 因此 ， 策树 算 ｏ 决 法的 可 解释 性 和 所 生成 的可理 解 的规 则就 显得 非常 重要 了。 （ ） 算 量相 对 于 其 它算 法 来 说 是 比较 小 的 。 ２计
据进 行 一 些 处 理 或 改进 。
关 键 词 ： 策 树 ； Ｄ ：算 法 决 Ｉ３
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ｌ ．３ Ｐ １１
１ 引言 ．
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１ ７ — ５ ７（ ０１ Ｏ —０ ７ － ２ ６ ２ ０ ４ ２ ０）６ ０ ｌ ０
决 策 树算 法是 数 据 挖 掘 常 用 算 法 之 一 ，属 于 归 纳 学 习方 法 的 一种 。它 以样 本 为 基础 ， 要 用 于 分类 和 预 测 ， 结 果 比 主 其 较 容 易 转换 为 分 类规 则 。 决 策 树是 一 种 类 似 于 流 程 图 的 树 型 结 构 ，树 的 内 部 节 点
工 程 科 技
《 陵霉 ； ｉ）０ ０年第 ６期 铜 院 ｛ ２１ ；
决策树算 法分析及 其在 实际应用 中的改进
基于经营决策为主题的数据挖掘的应用——决策树算法实例研究
于在 一 个 离 散 集 中 取 互 斥 的 值 。 本 例 中 实 体 产 品 销 售 情 况 ， 类 分
任务 是 得 到 关 于 产 品 销 售 情 况 见 表 １ 示 ： 所
表 １ 产 品 销 售 情 况 的 特 征 和取 值 表
＾ 自 ｌ 售所 属 ＾ 销售 形 式 ２ ＾ ３异议 处理 “ 产 品属性 ＾ 售 利润 率 ５
以 Ａ 为根 的信 息 增 益 是 ： ａ （）ｌ ， 一 （） ｇｉ Ａ ＝（ ｎ ＥＡ ｎ ｐ） Ｉ ３选 择 ｇｉ（） 最 大 即 Ｅ （） 小 的 属 性 作 为 根 节 点 ， Ｄ ａ Ａ使 ｎ Ａ最 对
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关键词 ： 据挖掘 ： 策树 ； 数 决 Ｉ Ｄ３
中图分类号 ：Ｐ １ Ｔ ３２
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ７０ １ １ ８ Ｏ １ ０ — ０ ４２ ０ ）５ １ ９ 一 １
ｌ ｅＳｔ ｄ Ｄ３ ｈ ｕ ｙ ＯｆＩ
Ｔｈ ｐｉａ ｉｎ ｏ ｃｓｏ ｎｏ ｍ ａｉｎｏ ｓ ｄ ｏ ｔ Ｍｉｉ ＿ ｅＡｐ ｌ ｔ ｆ ｃ ｏ Ｄｅ ｉｉｎ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｂａ ｅ ｆ ｏ Ｄａａ ｎｎ
的子 节 点 Ｂ ， ２ … ． ｖ １Ｂ ， Ｂ 。
数 据挖 掘 （ ａ ｎｎ ） 是 从 大量 的 、 完 全 的 、 噪 声 的 、 Ｄ ｔ Ｍｉ ｇ 就 ａ ｉ 不 有 模糊的 、 随机 的实 际 应 用 数 据 中 。 取 隐含 在 其 中 的 、 们 事 先 不 提 人
知道的 、 但又是潜在有用 的信息和知识 的过程。
掘 ， 体计算如下 ： 具
Ｉ ３算法 是由 Ｑ ｉ ａ 出来 的。它是一种根据属性集 的取 Ｄ ｕｎ ｎ提 ｌ
消费者行为分析中的决策树算法研究
消费者行为分析中的决策树算法研究一、引言消费者行为分析一直是市场营销学中的重要研究领域，其目的是揭示消费者消费行为背后的动因和规律，为企业的市场营销活动提供基础数据和决策支持。
在消费者行为分析中，决策树算法是一种常用的数据挖掘技术，本文将从理论与实践两个方面，探究决策树算法在消费者行为分析中的应用。
二、决策树算法原理决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，其本质是构建一棵树，通过对导致不同决策结果的因素分析，确定决策树节点及其对应的条件，最终将数据样本划分到各个叶节点中。
通俗地讲，决策树算法就像是一个问题的解答者，在不断地向下分支、细节化，直到找到答案为止。
因此，决策树算法具有良好的可解释性、易理解性、易扩展性等优良特性，被广泛应用于数据挖掘和知识发现领域。
三、决策树算法在消费者行为分析中的应用1.利用决策树算法判断消费者购买意愿：利用决策树算法，建立一个决策树模型，判断顾客是有购买意愿还是无购买意愿。
具体要素包括：性别、年龄、职业、频道偏好、搜索历史、行为习惯等。
例如，若性别为女性、年龄在20-30岁之间、职业为白领、频道偏好为文化娱乐、搜索历史含有美容护肤品关键词，那么这些因素就可以作为决策树的节点条件，判断该消费者是否会购买美容护肤品。
2.利用决策树算法进行商品推荐：利用决策树算法建模，为不同消费者推荐不同商品。
具体要素包括：年龄、职业、关注内容、购买历史等。
例如，若某消费者的职业为教师、年龄为40岁以上、关注内容为书籍、购买历史中包含文学类图书，那么推荐该消费者购买当前畅销的一本作家的新书。
3.利用决策树算法进行用户细分：利用决策树算法建模，将不同消费者分为不同的用户类别。
具体要素包括：性别、年龄、工作类型、购物偏好等。
例如，将消费者分为“年轻上班族”、“中年家庭主妇”、“退休老人”等不同的类别。
这种细分可以帮助企业更精准地针对不同类别的消费者制定更加有效的营销策略，从而提高营销效果。
四、决策树算法在消费者行为分析中的优势和局限性1. 优势（1）可解释性好：决策树算法生成的模型，可以通过简单的图示表示出来，易于人们理解和维护；（2）分类效果较好：决策树算法通过构建树形结构，对样本进行分类，可以得到比较准确的分类结果；（3）易于扩展: 由于决策树算法的结构简单、易于理解和扩展，可以通过增加新的节点或者更新节点条件，来提高算法的准确性。
决策树算法的优化方法及其改进思路
决策树算法的优化方法及其改进思路决策树算法是一种常用的机器学习方法，广泛应用于分类和回归问题。
然而，在实际应用中，决策树算法也存在一些问题，例如容易过拟合、对噪声敏感等。
为了克服这些问题，研究人员提出了一系列优化方法和改进思路。
本文将介绍决策树算法的常见优化方法，并探讨一些改进思路。
一、剪枝算法剪枝算法是决策树算法中常用的优化方法之一。
传统的决策树算法在构建决策树时会一直生长，直到每个叶节点都是单一的类别或者达到预定的阈值。
然而，这样的决策树容易过拟合，泛化能力较差。
剪枝算法通过移除一些决策树的分支或合并一些叶节点来减小决策树的复杂度，以提高决策树的泛化能力。
常用的剪枝算法包括预剪枝和后剪枝。
预剪枝算法在决策树构建过程中，在每一次划分之前评估划分后的决策树的性能，如果划分后的性能下降，则停止划分，将当前节点作为叶节点。
后剪枝算法则是先构建完整的决策树，然后通过计算剪枝前后的性能来决定是否剪枝。
具体操作是从底向上，逐步剪枝，直到剪枝后的决策树达到预期的性能。
二、集成学习方法集成学习是通过构建多个基分类器，然后将它们组合成一个更强大的分类器的方法。
决策树算法也可以通过集成学习来进行优化。
常见的集成学习方法包括Bagging和Boosting。
Bagging方法通过随机抽样得到多个训练集，然后分别训练多个决策树，最后通过对多个决策树的结果进行投票或平均来得到最终结果。
Boosting方法则是通过逐步调整样本权重来训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。
三、特征选择方法特征选择是指在构建决策树时选择最优的特征进行划分。
选择合适的特征可以提高决策树的学习能力和泛化能力。
常见的特征选择方法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
信息增益是通过计算特征对数据集的熵的减少程度来选择最优特征的方法。
信息增益率则是在信息增益的基础上考虑特征本身的信息量。
四、决策树剪枝策略的改进在传统的决策树剪枝策略中，通过预剪枝和后剪枝来减小决策树的复杂度，以提高泛化能力。
决策树分类算法c4.5的具体应用场景
一、概述决策树分类算法是数据挖掘和机器学习领域中常用的算法之一，它可以用于对数据进行分类和预测。
其中C4.5算法是决策树分类算法中的一种经典方法，它采用了信息增益作为划分属性的标准，具有较好的泛化能力和分类精度。
在实际应用中，C4.5算法被广泛应用于各种领域，本文将介绍C4.5算法的具体应用场景。
二、金融领域1. 信用评分在金融领域，银行和信用卡机构经常需要对客户的信用进行评分，以判断其是否具有偿还借款的能力。
C4.5算法可以根据客户的个人信息、贷款记录和其他相关数据构建决策树模型，用于预测客户的信用水平，帮助金融机构做出信贷决策。
2. 欺诈检测另外，C4.5算法也可以在金融领域用于欺诈检测。
金融交易中存在大量的欺诈行为，通过分析交易数据和客户行为特征，C4.5算法可以构建欺诈检测模型，帮助金融机构及时发现和防范欺诈风险。
三、医疗领域1. 疾病诊断在医疗领域，C4.5算法可以应用于疾病的诊断预测。
通过对医疗数据进行分析，包括患者的症状、体征、生化指标等信息，利用C4.5算法可以建立疾病的分类模型，帮助医生进行疾病诊断和预测，提高诊断的准确性和效率。
2. 药物治疗预测C4.5算法也可以用于预测患者对药物治疗的反应。
通过分析患者的遗传信息、生理特征和药物治疗记录等数据，C4.5算法可以构建个性化的药物治疗模型，帮助医生选择最适合患者的治疗方案，提高治疗效果。
四、市场营销领域1. 客户分类在市场营销领域，企业需要对客户进行分类，以制定针对不同客户裙体的营销策略。
C4.5算法可以根据客户的消费行为、偏好信息、地理位置等数据构建客户分类模型，帮助企业对客户进行精细化管理和营销。
2. 产品推荐C4.5算法还可以用于产品推荐。
通过分析客户的购物历史、浏览行为和偏好信息，C4.5算法可以构建产品推荐模型，帮助企业向客户推荐符合其偏好的产品，提高销售额和客户满意度。
五、交通领域1. 交通流量预测在交通领域，C4.5算法可以应用于交通流量的预测。
决策树实验报告
决策树实验报告决策树实验报告引言决策树是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于数据挖掘和预测分析等领域。
本文将介绍决策树的基本原理、实验过程和结果分析，以及对决策树算法的优化和应用的思考。
一、决策树的基本原理决策树是一种基于树形结构的分类模型，通过一系列的判断和决策来对数据进行分类。
决策树的构建过程中，首先选择一个特征作为根节点，然后根据该特征的取值将数据划分为不同的子集，接着对每个子集递归地构建子树，直到满足停止条件。
构建完成后，通过树的分支路径即可对新的数据进行分类。
二、实验过程1. 数据准备为了验证决策树算法的效果，我们选择了一个包含多个特征的数据集。
数据集中包含了学生的性别、年龄、成绩等特征，以及是否通过考试的标签。
我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于构建决策树模型，测试集用于评估模型的准确性。
2. 决策树构建在实验中，我们使用了Python编程语言中的scikit-learn库来构建决策树模型。
首先，我们导入所需的库和数据集，并对数据进行预处理，包括缺失值处理、特征选择等。
然后，我们使用训练集来构建决策树模型，设置合适的参数，如最大深度、最小样本数等。
最后，我们使用测试集对模型进行评估，并计算准确率、召回率等指标。
3. 结果分析通过实验，我们得到了决策树模型在测试集上的准确率为80%。
这意味着模型能够正确分类80%的测试样本。
此外，我们还计算了模型的召回率和F1值等指标，用于评估模型的性能。
通过对结果的分析，我们可以发现模型在某些特征上表现较好，而在其他特征上表现较差。
这可能是由于数据集中某些特征对于分类结果的影响较大，而其他特征的影响较小。
三、决策树算法的优化和应用1. 算法优化决策树算法在实际应用中存在一些问题，如容易过拟合、对噪声敏感等。
为了提高模型的性能，可以采取以下措施进行优化。
首先，可以通过剪枝操作减少决策树的复杂度，防止过拟合。
其次，可以使用集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，来进一步提高模型的准确性和鲁棒性。
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针对以上问题, 利用粗糙集理论中的不可分辨关系将数据 集进行属性约简和数据过滤, 去除与决策无关的多余信息也是 当前比较热门的研究。将利用 粗糙集 简化后 的数据 集作为 输 入产生的决策树会更加紧凑, 决策规则会更容易理解[ 4] 。
随着计算机和信息时代 的到来, 人 们收集、存储 和访问 数 据的能力大大增强, 超量的 数据充 斥着电 脑、网 络和生 活。数 据挖掘数据挖掘的方 法多种 多样, 包括分 类、预测、聚类、 关联规则挖掘、序列模式 挖掘等, 其中 分类问 题是被 广泛研 究 的课题之一。分类是指把数据 项映射 到一个 事先定 义的类 中 的学习过程, 即给定一组 输入的 属性向 量及其 对应的 类, 用 基 于归纳的学习算法得出分类[ 1] 。分类 学习的 目标是 构建一 个 分类模型。它在构造模型时需 要知道 训练集 中每个 样本所 属 的类, 因此是有指导的学习方法。数据挖掘中应用分类方法的 例子有很多, 如金融市场 中走向 的分类、大型 图像数 据库中 对 象的 识 别 、医 疗诊 断 、顾 客的 信 用 度 分 析 等 。
1 决策树方法概述
1. 1 决策树学习过程 决策树算法的分类学 习过 程包 括两 个阶 段: 树构造 ( Tree
Building) 和树剪枝( Tree Pruning) 。 ( 1) 树构造阶段。决策树采用自顶 向下的 递归方 式: 从 根
节点开始在每个节点上按照给定标准选择测试属性, 然后按照 相应属性的所有可能取值向 下建立 分枝、划分 训练样 本, 直 到 一个节点上的所有样本都被划分到同一个类, 或者某一节点中 的样本数量低于给定值时 为止。这一 阶段最 关键的 操作是 在
( 2) 决策树的训练时间相对较 少, 其他 的分类方 法如神 经 网络, 即使对小数据集也要花费很多的训练时间;
( 3) 决策树的分类 模型 是树 状结 构, 简 单直 观, 比较 符 合 人类 的 理 解 方 式 ;
( 4) 可以将决策 树中 到达 每个 叶节 点的 路径 转换 为 IF— THEN 形式的分类规则, 这种形式更有利于理解。
通过以上做 法, ITA 较 好 地保 留 了 原始 数 据 库 中 的 类 分 布, 数据库的尺寸也大大减小。这使得产生的决策树更加紧 凑, 大大减小了树的尺寸, 而且精度也没有明显地降低。此外, 它适当地控制了面向属性归纳中的概化过程, 自动选择对数据 库的最优概化, 弥补了 AOI 的缺陷。之 后, 他 们又进 一步提 出 了迭代 ITA[ 3] 的思想, 并将 其应用 于 C4. 5 的 每一 次属 性选 择 的迭代过程, 更好地保留了原始数据库中的类分布。
HAN Hui1, MAO Feng2 , WANG Wen-yuan1
( 1. Dept. of Automatic, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. School of Architecture, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
数据挖掘中广泛使用的 分类方 法有决 策树、贝叶斯 分类、 规则 推 理 、遗 传算 法 和 神 经 网 络 等 。 本文 讨 论 的 是 其 中 的 决 策 树方 法 。
树的节点上选择最佳测试属性, 该属性可以将训练样本进行最 好的划分。选择测试属性的 标准有 信息增 益、信 息增益 比、基 尼指数( Gini Index) 以及基 于距 离的 划分 等。此外, 测 试属 性 的取 值 可 以 是 连 续 的 ( Continuous ) , 也 可 以 是 离 散 的 ( Discrete) , 而样本的类属性必须是离散的。
2 数据挖掘中决策树算法的主要进展
在处理数据挖掘任务时也 可以运 用决策 树算法 得出有 价 值的规则和模式, 但 传 统的 决策 树 算法 主要 是 针对 小数 据 集 的, 大都要求训练 集常 驻内存 ( 如 ID3 和 C4. 5 等) , 这使 得 传 统决策树算法在 可伸 缩 性、精度 和 效率 方面 受 到了 很大 的 限 制。在数据挖掘应用中我们面 临的数 据集往 往是容 量巨大 的 数据库或者数据仓库, 由 于数据 不可能 完全放 入主存, 在构 造 决策树时需要将数据在主存和缓存中导入或者导出, 运算的效 率大大降低。针对以上问题, 许多学者提出了数据挖掘中处理 大型数据集的决策树算法。下面, 我们分五个方面对一些比较 重要 的 算 法 改 进 进 行 讨 论 。
1. 3 决策树方法的主要算法
最早的决策树算法是由 Hunt 等人于 1966 年提出 的 CLS。 当前最有影响的决 策树 算法 是 Quinlan 于 1986 年提 出 的 ID3 和 1993 年提出的 C4. 5。ID3 选择信息增益值最大的属性划分 训练样本, 其目的是进行 分裂时 系统的 熵最小, 从而 提高算 法 的运算速度和精确度。ID3 算法的主要缺 陷是, 用 信息增益 作 为分裂属性选择的标准时, 有偏 向于取 值较多 的属性 的毛病, 而在某些情况下, 这类属 性可能 不会提 供太多 有价值 的信息。 C4. 5 是 ID3 的改进算法, 不仅可以处 理离散值属 性, 还能 处理 连续值属性。C4. 5 采用了信息增益比 [ 2] 作为选择测试属 性的 标 准, 弥 补 了 ID3 的 不 足。 其 他 常 用 的 决 策 树 算 法 还 有 CART, C5. 0, Fuzzy C4. 5, OC1, QUEST 和 CAL5 等。
限性; 着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展, 并讨论了决策树方法面临的挑战及
其发 展趋 势。
关键词: 决策树; 分类; 数据挖掘
中图 法分 类号 : TP311. 12
文献标识码: A
文 章编 号: 1001 - 3695( 2004) 12- 0005- 04
Review of Recent Development in Decision Tree Algorithm in Data Mining
第 12 期
韩 慧等: 数据挖掘中决策树算法的最新进展
·5·
数据挖掘中决策树算法的最新进展
韩 慧1 , 毛 锋2 , 王文渊1
( 1 . 清华 大学 自 动化 系, 北 京 100084; 2. 清华 大学 建 筑学 院, 北 京 100084)
摘 要: 概述了传统决策树方法的基本原理和优越性, 指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局
2. 1 数据概化与约简 数据挖掘处理的是海量 数据集, 不仅 样本容 量大、含有 的
属性集大, 而且数据中往往含有一些与挖掘任务不相关和无意 义的部分。在这样的数据集上进行分析将会花费很长时间, 使 得挖掘任务不可行。此外, 决策者有时需要在数据的多个抽象 层上进行分析以获得有价值的信息。在这种情况下, 我们需要 先用过滤、约简和概化等 方法对 数据进 行预处 理, 然 后再对 预 处理 后 的 数 据 集 进 行 挖 掘 。
Abstract: This paper summarizes the fundamentals and advantages of traditional decision trees, and the limits of decision trees under data mining environment where magnitude data sets are used. From five aspects, the author then emphasizes the improvements of decision trees in order to meet the requirement of data mining in recent years. Finally, the paper analyses the challenges to the field and the possible improvements of decision tree algorithm in the future. Key words: Decision Tree; Classification; Data Mining
生成一棵决策树是从数据 中生成 分类模 型的一 个非常 有
· 6·
计算机应用研究
2004 年
效的方法, 相对于其他分类方法, 决策树算法应用最为广泛, 其 独特 的 优 点 包 括 :
( 1) 学习过程中使用者不需要 了解很多背 景知识, 只要 训 练事例能够用属性—结论的方式表达出来, 就能用该算法进行 学习 ;
数据概化是指将数据集从 较低的 概念层 抽象到 较高的 概 念层。面向属性的归纳( AOI) 是一种有用的概化 方法, 它 考查 数据集中每个属性的不同取值, 通过属性删除或者属性概化等 操作, 在给定的概念分层 上概化 数据库, 由此 抽取有 意义的 知 识。使用 AOI 方法可能出现的问 题是: 如果属 性概化 得太高, 可能导致过分概化, 产生 的规则 可能没 有多少 信息; 而如果 不 把属性概化到足够高的层次, 则 可能概 化不足, 得到 的规则 可
收稿日期: 2004- 03- 19; 修返日期: 2004- 05- 25
表 1 中 Class 是类属性, 即可 把该数 据分为 两类。把这 一 数据集作为决策树算法( 如 C4. 5 ) 的训练 集, 可得到 图 1 中 所 示的决策 树。其 中, 最 顶 层 的 节 点 Salary 称 为 根 节 点, 节 点 Age≤48 和 Age≤21 为内部节点, C1 和 C2 为叶节点。 1. 2 决策树方法的主要优点