实验二-决策树实验-实验报告
决策树分类实习报告
实习报告：决策树分类实验一、实习背景随着人工智能和机器学习的不断发展，越来越多的任务需要使用机器学习算法进行数据分析和处理。
决策树作为一种常见的机器学习算法，在分类和回归任务中有着广泛的应用。
本次实习，我选择了决策树分类任务，并使用Python的sklearn库进行实验。
二、实习目的1. 熟悉决策树算法的基本原理和实现方式；2. 掌握决策树模型的训练、评估和改进方法；3. 应用决策树算法解决实际问题，提高对机器学习算法的理解和应用能力。
三、实习内容1. 数据集选取与预处理：本次实验选用OpenML的汽车数据集，包含214个样本，11个特征。
首先，对数据集进行加载和探索性分析，了解数据的分布和特点。
然后，进行数据预处理，包括缺失值填充、异常值处理和特征选择等。
2. 模型训练与评估：使用决策树分类器对预处理后的数据集进行训练。
通过调整模型参数，如最大深度、分裂准则等，评估不同模型在测试集上的性能。
评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。
3. 改进模型：为了提高模型性能，采用GridSearchCV方法寻找最佳的超参数组合。
同时，针对过拟合问题，限制树的最大深度，并调整类别权重以应对数据集的不平衡。
4. 结果展示：最后，在使用最佳参数的决策树模型上，对测试集进行预测，并使用混淆矩阵、准确率评分和分类报告形式展示模型结果。
四、实习心得1. 决策树算法易于理解和实现，但模型性能受到参数设置的影响较大。
因此，在实际应用中，需要对参数进行调整和优化。
2. GridSearchCV方法是一种有效的参数调整工具，可以较大程度地提高模型性能。
3. 过拟合问题是决策树算法常见的问题之一。
通过限制树的最大深度、调整类别权重等方法，可以有效减轻过拟合现象，提高模型在实际任务中的表现。
4. 本次实习使我更深入地了解了决策树算法，提高了我在实际项目中应用机器学习算法的能力。
五、实习展望1. 进一步学习其他机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，提高模型的泛化能力。
决策方法分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景在现代社会，决策无处不在，无论是企业运营、政府管理还是个人生活，都需要做出各种决策。
有效的决策方法对于提高决策质量、降低决策风险具有重要意义。
本实验旨在通过分析不同的决策方法，探讨其在实际应用中的优势和局限性，为今后的决策实践提供参考。
二、实验目的1. 了解常见的决策方法及其基本原理。
2. 分析不同决策方法在实践中的应用效果。
3. 探讨决策方法在实际应用中的优势和局限性。
4. 提出优化决策方法的建议。
三、实验内容1. 实验方法本实验采用文献研究、案例分析、比较分析等方法，对以下决策方法进行分析：（1）专家决策法（2）德尔菲法（3）头脑风暴法（4）SWOT分析法（5）决策树法（6）模糊综合评价法2. 实验步骤（1）查阅相关文献，了解各种决策方法的基本原理和适用范围。
（2）收集实际案例，分析不同决策方法在案例中的应用效果。
（3）比较分析各种决策方法的优缺点，探讨其在实际应用中的适用性。
（4）总结实验结果，提出优化决策方法的建议。
四、实验结果与分析1. 专家决策法专家决策法是一种基于专家经验的决策方法。
其优点是决策速度快、成本低，且能充分利用专家的知识和经验。
但缺点是容易受到专家主观因素的影响，且决策结果缺乏客观性。
2. 德尔菲法德尔菲法是一种通过多轮匿名调查，逐步收敛意见的决策方法。
其优点是能减少个体主观因素的影响，提高决策的客观性。
但缺点是决策过程复杂，耗时较长。
3. 头脑风暴法头脑风暴法是一种通过集体讨论，激发创意的决策方法。
其优点是能充分发挥集体的智慧，提高决策的创造性。
但缺点是容易受到群体思维的影响，且决策结果缺乏严谨性。
4. SWOT分析法SWOT分析法是一种通过分析企业的优势、劣势、机会和威胁，制定战略决策的方法。
其优点是能全面分析企业内外部环境，为决策提供依据。
但缺点是分析结果容易受到主观因素的影响。
5. 决策树法决策树法是一种通过构建决策树，对决策问题进行定性和定量分析的方法。
决策树算法实验总结
决策树算法实验总结
决策树算法是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行递归划分，构建出一棵树状的决策模型。
在实验中，我们使用了决策树算法进行分类任务，并对实验结果进行总结。
首先，我们需要准备一个带有标签的训练数据集，其中包含了多个特征和对应的类别标签。
然后，我们可以使用决策树算法对训练数据集进行训练，构建出一棵具有判断条件的决策树。
在实验中，我们可以使用不同的指标来评估决策树算法的性能，例如准确率、精确率、召回率等。
这些指标可以帮助我们了解决策树算法在分类任务中的表现。
此外，我们还可以通过调整决策树算法的参数来提高其性能。
例如，可以通过限制树的最大深度、设置叶子节点的最小样本数等来控制决策树的复杂度，避免过拟合问题。
在实验总结中，我们可以描述决策树算法在实验中的表现，比较其与其他算法的优劣势，并提出进一步改进的方向。
此外，还可以讨论决策树算法在不同数据集上的适用性，并分析其在实际应用中可能遇到的问题和局限性。
总而言之，决策树算法是一种简单而有效的机器学习算法，可以用于分类任务。
通过实验总结，我们可以更好地理解决策树算法的原理和性能，为进一步的应用和改进提供指导。
实验报告 决策树
4 0.01000000
3 0.03909774 0.09182077 0.03029535
Variable importance
Petal.Width Petal.Length Sepal.Length Sepal.Width
32
32
22
14
Node number 1: 114 observations, complexity param=0.75 mean=2, MSE=0.6666667 left son=2 (38 obs) right son=3 (76 obs) Primary splits: Petal.Length < 2.6 to the left, improve=0.7500000, (0 missing) Petal.Width < 0.8 to the left, improve=0.7500000, (0 missing) Sepal.Length < 5.55 to the left, improve=0.5917874, (0 missing) Sepal.Width < 3.35 to the right, improve=0.2148810, (0 missing) Surrogate splits: Petal.Width < 0.8 to the left, agree=1.000, adj=1.000, (0
1 1 1 1 1 ...
> summary(iris)
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
批注 [U1]: 清除 workplace 中所有变量 批注 [U2]: 清除内存垃圾
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。
实验二决策树实验实验报告
实验二决策树实验实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过实际操作，加深对决策树算法的理解，并掌握
决策树的基本原理、构建过程以及应用场景。
二、实验原理
决策树是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
其基本原理是将问题划分为不同的决策节点和叶节点，通过一系列
的特征测试来进行决策。
决策树的构建过程包括特征选择、划分准
则和剪枝等步骤。
三、实验步骤
1. 数据收集：从开放数据集或自有数据中选择一个适当的数据集，用于构建决策树模型。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行缺失值处理、异常值处理
以及特征选择等预处理操作，以提高模型的准确性和可靠性。
3. 特征选择：采用合适的特征选择算法，从所有特征中选择对
分类或回归任务最重要的特征。
4. 构建决策树模型：根据选定的特征选择算法，以及划分准则（如信息增益或基尼系数）进行决策树模型的构建。
5. 模型评估：使用交叉验证等方法对构建的决策树模型进行评估，包括准确率、召回率、F1-score等指标。
6. 模型调优：根据评估结果，对决策树模型进行调优，如调整模型参数、采用剪枝技术等方法。
7. 模型应用：将得到的最优决策树模型应用于实际问题中，进行预测和决策。
四、实验结果及分析
在本次实验中，我们选择了某电商网站的用户购买记录作为数据集，利用决策树算法构建用户购买意愿的预测模型。
经过数据预处理和特征选择，选取了用户地理位置、年龄、性别和购买历史等特征作为输入。
利用信息增益作为划分准则，构建了一棵决策树模型。
实验二-决策树实验-实验报告
决策树实验一、实验原理决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。
数的最顶层结点是根结点。
一棵典型的决策树如图1所示。
它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。
内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。
为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。
决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。
图1ID3算法：■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。
一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。
■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。
■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。
信息增益基于信息论中熵的概念。
ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。
该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。
二、算法伪代码算法Decision_Tree(data,AttributeName)输入由离散值属性描述的训练样本集data;候选属性集合AttributeName。
输出一棵决策树。
（1）创建节点N；（2）If samples 都在同一类C中then（3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute;（7）以test_attribute 标记节点N；（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；（10令S v为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If S v为空then（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。
决策树实验报告
决策树实验报告一、实验背景随着人工智能和机器学习技术的不断发展，决策树作为一种常见的模型学习方法，在数据分析、分类和预测等方面得到越来越广泛的应用。
本次实验旨在通过使用决策树算法解决某一具体问题，掌握决策树模型的构建及优化方法。
二、实验过程1.数据预处理：本次实验使用Kaggle平台上的“泰坦尼克号生存预测”数据集。
首先进行数据清洗，将缺失值和无关数据进行处理，再将字符串转换为数字，使得数据能够被计算机处理。
接着对数据进行切分，将数据集划分成训练集和测试集。
2.模型建立：本次实验使用Python编程语言，在sklearn库中使用决策树算法进行分类预测。
通过定义不同的超参数，如决策树的最大深度、切分节点的最小样本数等，建立不同的决策树模型，并使用交叉验证方法进行模型的评估和选择。
最终，确定最优的决策树模型，并用该模型对测试集进行预测。
3.模型优化：本次实验采用了两种优化方法进行模型的优化。
一种是进行特征选择，根据决策树的特征重要性进行筛选，选取对模型精度影响较大的特征进行建模；另一种是进行模型融合，通过投票方法将不同的决策树模型进行组合，提高决策的准确性。
三、实验结果本次实验的最优模型使用了决策树的最大深度为5，切分节点的最小样本数为10的超参数。
经过交叉验证，模型在训练集上的平均精度达到了79.2%，在测试集上的精度达到了80.2%。
优化后的模型在测试集上的精度进一步提高至81.2%。
四、实验结论本次实验使用了决策树算法，解决了“泰坦尼克号生存预测”问题。
经过数据预处理、模型建立和模型优化三个阶段，最终得到了在测试集上精度为81.2%的最优模型。
决策树模型具有良好的可解释性和易于理解的特点，在分类预测和决策分析中得到越来越广泛的应用。
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决策树实验
一、实验原理
决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。
数的最顶层结点是根结点。
一棵典型的决策树如图1所示。
它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。
内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。
为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。
决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。
图1
ID3算法：
■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。
一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。
■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。
■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。
信息增益基于信息论中熵的概念。
ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。
该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。
二、算法伪代码
算法Decision_Tree(data,AttributeName)
输入由离散值属性描述的训练样本集data;
候选属性集合AttributeName。
输出一棵决策树。
（1）创建节点N；
（2）If samples 都在同一类C中then
（3）返回N作为叶节点，以类C标记；
（4）If attribute_list为空then
（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决
（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute;
（7）以test_attribute 标记节点N；
（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples
（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；
（10令S v为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块
（11）If S v为空then
（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；
（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。
三、实验数据预处理
Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。
Sex：FEMAL----“1”；MALE----“2”
Region：INNER CITY----“1”；TOWN----“2”；RURAL----“3”；SUBURBAN----“4”Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3”
Married
Children
Car
Mortgage
Pep：以上五个条件，若为“是”标记为“1”，若为“否”标记为“2”。
Age sex region income married children car mortgage pep
1 2 1 1 2 1 1 2 2
1 2 1 1 2 2 2 2 1
2 1 4 1 2 1 2 2 1
2 1 1 1 1 2 2 2 2
1 2 1 1 1 2 2 2 2
1 2 1 1 2 1 2 1 1
2 1 2 1 1 2 1 1 2
2 1 1 1 2 1 1 2 1
2 1
3 1 2 2 1 2 1
2 1 2 2 2 1 2 2 2
2 2 1 2 2 2 2 1 1
2 1 2 2 1 1 2 1 1
2 2 1 2 1 2 2 1 2
1 1 1
2 1 2 2 2 1
3 2 1 2 1 1 1 2 2
1 1 1
2 1 1 1 2 1
1 1 3
2 2 2 1 2 1
3 1 2 2 1 2 2 2 1
3 2 3 3 1 1 1 2 1
3 2 2 3 1 2 1 1 2
3 1 3 3 1 1 2 2 1
3 2 1 3 1 2 1 2 2
3 2 1 3 1 1 1 1 1
3 1 1 3 1 2 1 1 2
3 1 3 3 1 2 2 2 2
3 2
4 3 1 2 2 1 1
3 1 3 3 2 2 1 1 2
四、实验主函数
function main
clc;
DataSet=[1 2 1 1 2 1 1 2 2
1 2 1 1 2 2 2 2 1
2 1 4 1 2 1 2 2 1
2 1 1 1 1 2 2 2 2
1 2 1 1 1 2 2 2 2
1 2 1 1 2 1 2 1 1
2 1 2 1 1 2 1 1 2
2 1 1 1 2 1 1 2 1
2 1
3 1 2 2 1 2 1
2 1 2 2 2 1 2 2 2
2 2 1 2 2 2 2 1 1
2 1 2 2 1 1 2 1 1
2 2 1 2 1 2 2 1 2
1 1 1
2 1 2 2 2 1
3 2 1 2 1 1 1 2 2
1 1 1
2 1 1 1 2 1
1 1 3
2 2 2 1 2 1
3 1 2 2 1 2 2 2 1
3 2 3 3 1 1 1 2 1
3 2 2 3 1 2 1 1 2
3 1 3 3 1 1 2 2 1
3 2 1 3 1 2 1 2 2
3 2 1 3 1 1 1 1 1
3 1 1 3 1 2 1 1 2
3 1 3 3 1 2 2 2 2
3 2
4 3 1 2 2 1 1
3 1 3 3 2 2 1 1 2
];
AttributName=[11 12 13 14 15 16 17 18 19];
[Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName) End
五、实验结果
The Decision Tree:
(The Root):Attribut
|_____1______Attribut
| |_____1______Attribut
| | |_____1______Attribut
| | | |_____1______leaf 1
| | | |_____2______leaf 2
| | |_____2______leaf 2
| | |_____3______Attribut
| | |_____1______Attribut
| | | |_____1______leaf 1
| | | |_____2______leaf 2
| | | |_____3______leaf 1
| | |_____2______leaf 2
| |_____2______Attribut
| |_____1______Attribut
| | |_____1______leaf 2
| | |_____2______leaf 1
| |_____2______leaf 1
|_____2______Attribut
| |_____1______leaf 2
| |_____2______Attribut
| | |_____1______leaf 1
| | |_____2______leaf 2
| |_____3______leaf 2
|_____3______Attribut
| |_____1______leaf 2
| |_____2______Attribut
| |_____1______leaf 1
| |_____2______Attribut
| |_____1______leaf 1
| |_____2______leaf 2
|_____4______leaf 1
Tree =
Attribut: 3
Child: [1x4 struct]
RulesMatrix =
1 1 1 0 1 0 0 0 1
1 2 1 0 1 0 0 0 2
2 0 1 0 1 0 0 0 2
3 0 1 1 1 1 0 0 1
3 0 1 2 1 1 0 0 2
3 0 1 3 1 1 0 0 1
3 0 1 0 1 2 0 0 2
1 0 1 0
2 0 1 0 2
2 0 1 0 2 0 1 0 1
0 0 1 0 2 0 2 0 1
0 0 2 1 0 0 0 0 2
0 0 2 2 1 0 0 0 1
0 0 2 2 2 0 0 0 2
0 0 2 3 0 0 0 0 2
0 0 3 0 0 0 0 1 2
0 0 3 0 0 0 1 2 1
0 0 3 0 0 1 2 2 1
0 0 3 0 0 2 2 2 2
0 0 4 0 0 0 0 0 1
六、实验小结：
通过本次试验，我学习了决策树分类方法，并了解了其他ID3等其它分类方法，应用Ｍａｔｌａｂ软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。