AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.6
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AI基础操作专题培训课件
NLP技术体系
包括词法分析、句法分析、语义 理解、信息抽取、机器翻译、情
感分析、问答系统等技术。
NLP应用场景
广泛应用于智能客服、智能家居 、智能医疗、教育、金融等领域
。
情感分析、文本分类等任务实现方法论述
情感分析
通过对文本进行情感倾向性判断，实现情感分类和情感强 度计算。主要方法包括基于词典的方法、基于机器学习的 方法和基于深度学习的方法。
目标检测
通过滑动窗口或区域提议网络（ RPN）等方法在图像中定位目标物 体位置，并进行分类和边界框回归。
图像分割
利用像素级别的分类网络或编码器-解 码器结构对图像进行像素级别的分类 和分割，实现图像中不同物体的精确 分割。
案例演示：使用深度学习进行图像识别或生成
图像识别案例
使用CNN对图像进行分类，例如手写数字识别、人脸识别等。通过训练集训练模 型，测试集验证模型性能。
特征选择
通过统计检验、互信息等方法评估 特征重要性，选择对模型训练有益 的特征子集。
降维技巧
采用主成分分析（PCA）、线性判 别分析（LDA）等方法降低特征维 度，减少计算复杂度和过拟合风险 。
案例演示
案例一
案例三
电商推荐系统中的用户行为数据处理 和特征工程，包括用户画像构建、行 为序列建模等。
图像识别中的图像数据处理和特征工 程，涉及图像增强、特征提取和选择 等步骤，用于提高图像分类、目标检 测等任务的性能。
模型评估指标选取及优化方法探讨
优化方法探讨
输标02入题
特征工程：包括特征选择、特征提取和特征创造等， 以提高模型的性能。
01
03
集成学习：通过构建并结合多个基学习器来完成学习 任务，常用的集成学习方法包括Bagging、Boosting
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
《人工智能与数据挖掘教学课件》l课件
探讨人工智能和数据挖掘在各个领域的未来应用和发展方向。
3
趋势展望
展望人工智能和数据挖掘行业的未来发展，探索其可能带来的社会与经济影响。
结论
主要内容总结
对本课程的主要内容进行总结，概括所学知识点和关键信息。
看法与评价
分享对人工智能和数据挖掘的看法和评价，引发讨论和进一步思考。
学习与研究建议
提供学习和研究人工智能和数据挖掘的建议和启示，激发听众的学习热情。
以上是《人工智能与数据挖掘 教学课件》大纲的草稿，仅供 参考。
人工智能与数据挖掘教学 课件
本课件为《人工智能与数据挖掘教学课件》提供了全面的内容介绍和细致的 讲解，助力您深入了解人工智能与数据挖掘的概念、应用和未来发展。
概述
定义与意义
深入介绍人工智能与数据挖掘的定义、重要性以及对各个应用领域的影响。
课程主旨
明确课程学习的目标和主要内容，引导听众对学习的期望。
人工智能基础
1
机器学习
深入讲解机器学习的基本概念，包括监
神经网络与深度学习
2
督学习、无监督学习和强化学习。
介绍神经网络和深度学习的原理和应用，
揭示其在人工智能中的重要角色。
3
自然语言处理
讨论自然语言处理的方法和技术，以及
计算机视觉
4
它在人工智能中的实际应用。
探索计算机视觉的基本原理和算法，介 绍其在人工智能领域中的广泛应用。
人工智能与数据挖掘案例
案例分析
深入解析人工智能和数据挖掘在各个领域的应用案 例，揭示其背后的技术与创新。
案例讲解及应用
通过具体案例演示，展示人工智能和数据挖掘的实 际应用和效果。
人工智能与数据挖掘的未来
人工智能与数据科学培训ppt
发现数据中的异常值和异常模式 。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术保护数据的安全和隐私。
数据匿名化
通过匿名化处理隐藏敏感信息，保护个人隐私。
数据访问控制
设置访问权限和权限级别，限制对数据的访问和 操作。
04
人工智能与数据科学应用 案例
智能推荐系统
智能推荐系统
利用人工智能和数据科学技术，根据用户的历史行为和偏好，为 其推荐相关内容或产品。
02
人工智能技术基础
机器学习
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进自身的性能，而无 需进行显式的编程。
机器学习的应用非常广泛，包括语音 识别、图像识别、自然语言处理、推 荐系统和预测分析等。
机器学习的主要方法包括监督学习、 无监督学习、半监督学习和强化学习 等。
自然语言处理的应用包括语音 识别、机器翻译、情感分析和 问答系统等。
自然语言处理的技术包括词法 分析、句法分析和语义分析等 。
计算机视觉
计算机视觉是研究如 何使计算机具备像人 类一样的视觉感知能 力的学科。
计算机视觉的技术包 括图像处理、特征提 取和模式识别等。
计算机视觉的应用包 括图像识别、目标检 测和人脸识别等。
人工智能与数据科学培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 人工智能与数据科学概述 • 人工智能技术基础 • 数据科学基础 • 人工智能与数据科学应用案例 • 人工智能与数据科学的发展趋势与挑战
01
人工智能与数据科学概述
人工智能的定义与分类
要点一
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深 度学习等领域。其分类包括弱人工智能和强人工智能。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术保护数据的安全和隐私。
数据匿名化
通过匿名化处理隐藏敏感信息，保护个人隐私。
数据访问控制
设置访问权限和权限级别，限制对数据的访问和 操作。
04
人工智能与数据科学应用 案例
智能推荐系统
智能推荐系统
利用人工智能和数据科学技术，根据用户的历史行为和偏好，为 其推荐相关内容或产品。
02
人工智能技术基础
机器学习
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进自身的性能，而无 需进行显式的编程。
机器学习的应用非常广泛，包括语音 识别、图像识别、自然语言处理、推 荐系统和预测分析等。
机器学习的主要方法包括监督学习、 无监督学习、半监督学习和强化学习 等。
自然语言处理的应用包括语音 识别、机器翻译、情感分析和 问答系统等。
自然语言处理的技术包括词法 分析、句法分析和语义分析等 。
计算机视觉
计算机视觉是研究如 何使计算机具备像人 类一样的视觉感知能 力的学科。
计算机视觉的技术包 括图像处理、特征提 取和模式识别等。
计算机视觉的应用包 括图像识别、目标检 测和人脸识别等。
人工智能与数据科学培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 人工智能与数据科学概述 • 人工智能技术基础 • 数据科学基础 • 人工智能与数据科学应用案例 • 人工智能与数据科学的发展趋势与挑战
01
人工智能与数据科学概述
人工智能的定义与分类
要点一
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深 度学习等领域。其分类包括弱人工智能和强人工智能。
人工智能培训课件ppt
。
制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式， 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言，实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程， 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别，提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ，实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理，实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解，提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作，共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用，涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属，建立相应的监管机制，确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护，鼓励创新，促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题，如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失，但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定
制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式， 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言，实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程， 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别，提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ，实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理，实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解，提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作，共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用，涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属，建立相应的监管机制，确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护，鼓励创新，促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题，如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失，但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定
AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.5
步骤二：根据欧几里得距离，拿到距离未分类点最近的5个点
类别 2 新的数据点 类别 1
步骤3：从这K（K =5）个临近点中，计算出临近点中属于丌同种类的个数
类别 1
新的数据点
类别 2
通过临近点发现，属于红色（类别1）的点有3个，而属于绿色（类别2）的点只有两个， 所以新的数据点应该为红色（类别1）
数据挖掘数据分析 分类问题不kNN斱法
内容提要
• 分类问题的介绉
• kNN斱法
• 基本过程 • 设计空间 • 改进斱案
分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是建 立分类模型，并利用分类模型预测未知类别数据对象的 所属类别。
分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个数据集x映射到一个预 先定义的类别y，即y=f(x)。这个目标函数就是分类模型。
相似性的度量斱式在很大程度上决定了选取邻居的准确性 ，也决定了分类的效果
判定一个样本点的类别是要利用到它的邻居的，如果邻居 都没选好，准确性就无从谈起。
距离度量斱式有很多，丌同的场合使用哪种需要根据丌同 问题具体探讨。
距离度量
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧
两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离
距离度量
切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) 国际象棋的玩法。国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王
从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是 max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步 。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。
AI基础操作专题培训课件
STEP 02
特征选择
去除或填充缺失值、删除 重复值、处理异常值等， 以提高数据质量。
STEP 03
数据增强
通过随机变换数据（如旋 转、缩放、平移等）增加 数据量，提高模型泛化能 力。
选择与任务相关、具有代 表性和区分度的特征，减 少特征数量，提高模型性 能。
超参数优化方法
01
02
03
网格搜索
通过搜索预先设定的参数 空间，寻找最佳参数组合 。
智慧医化治疗等功能，提高医疗水平和效率。
智慧城市
AI将在城市管理中实现智能交通、智能安防、智 能环保等功能，提高城市管理和服务水平。
AI未来发展面临的挑战与机遇
01
数据隐私和安全问题
随着AI应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，需要加强相关法
律法规和技术手段的建设。
测试与评估
使用测试数据集对调整后的模型 进行测试和评估，得到模型的评 估指标。
常见问题及解决方案
过拟合问题
数据不一致问题
模型在训练数据上表现很好，但在测 试数据上表现较差。可以通过增加数 据量、使用正则化技术、使用 Dropout等方法解决。
训练数据和测试数据分布不一致，导 致模型性能下降。可以通过数据增强 、使用预处理技术等方法解决。
TensorFlow介绍与使用
01
训练和评估模型
02
部署模型
案例: 使用TensorFlow实现手写数字识别
03
PyTorch介绍与使用
• 总结词: PyTorch是一个基于Python的科学计算包，专门 用于构建深度学习模型。
PyTorch介绍与使用
详细描述
1
特点
2
动态计算图
人工智能基础知识培训课件
人工智能基础知识培训口人工智能的定义· 英文全称： artificial intelligence (人工的、人造的智能),简称Al 。
·定义：人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统 的一门综合性科学。
·目的：使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。
■ 人工智能的基本概念口人工智能的关键点·属于什么学科：AI的本质属性，是一门科学，是一个技术领域。
它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。
但总体上，归类于计算机学科之下。
·研究什么对象：AI 的研究目的，是让一个“系统”具备智能。
这个“系统”,可以是一套软件程序，也可以是一台计算机，甚至是一个机器人。
·什么是智能：目前看来，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，就是实现了人工智能。
口智能的维度认知能力：理解、学习、推理、记忆等适应能力：解决问题、应对环境变化等自主能力：独立完成任务、自主决策等HELL0口人工智能的学派·符号主义学派：认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。
致力于使用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程。
·联结主义学派：模拟人脑的工作方式，使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。
·行为主义学派：强调从行为的角度来理解智能。
认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应，而不是仅仅通过符号处理。
·进化学派：对生物进化进行模拟，使用遗传算法和遗传编程。
·贝叶斯学派：使用概率规则及其依赖关系进行推理。
·类推学派符号主义人工智能联结主义三大学派行为主义基于知识的方法·专家系统：基于规则、“知识+推理”· 知识图谱：结构化的知识表示、存储基于学习的方法·机器学习：通过数据进行训练，建立自动学习模型 ·深度学习：基于神经网络，构建自动学习方法基于仿生的方法· 行为主义：模拟生物行为，进行学习· 进化计算：模拟生物的进化过程，进行优化口人工智能的研究方法0203口人工智能的分类(按智能水平)· 弱人工智能 (Weak Al) : 只专精于单一任务或一组相关的任务，不具备通用智能能力。
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数据挖掘数据分析 决策树
主要内容
• C4.5算法 • CART算法
C4.5算法对ID3的改进
• 改进1：用信息增益率代替信息增益来选择属性 • 改进2：能够完成对连续值属性的离散化处理 • 改进3：能处理属性值缺失的情况 • 改进4：在决策树构造完成之后进行剪枝
改进1：信息增益的问题
信息增益度量偏向于对取值较多的属性进行测试，即它倾向于选择v较大的属 性A
举个极端的例子：考虑充当唯一标识的属性PID。对PID的分裂将产生大量划分 （与样本个数一样多），每个分类只包含一个样本，且每个划分都是纯的。
InfoPID (D)
111
14
×(
1
log2
) 1
0
对属性PID划分得到的信息增 益最大，显然，这种划分对分 类没有用处。
改进1：信息增益率
C4.5使用分裂信息(split information)将信息增益规范化
5
6
10
5.5
8
<=8
>8
C4.5不使用中点，而是直接使用一对值中较小的值作为可能的分裂点，如本例中 将使用5, 6作为可能分裂点
多个分裂点？多分法，多叉决策树
改进3：缺失值的处理
• 建树过程（学习过程）
• 选定训练样本实例有缺失值，如何知道要将其分配到哪个分支？
• 分类过程（测试过程或者工作过程）
பைடு நூலகம்
<30
高
否好
30-40 高
否 一般
>40
中
否 一般
>40 低
是 一般
>40
低
是好
30-40 低
是好
<30
中
否 一般
<30
低
是 一般
>40
中
是 一般
<30
中
是好
30-40 中
否好
30-40 高
是 一般
>40
中
否好
买了电脑
否 否 是 是 是 否 是 否 是 是 是 是 是 否
Info(D) = 0.940 Info收入(D) = 0.911 Gain(收入) = 0.029
湿度 有风 玩？ 权重
70 有 玩 1 90 有 不玩 1 85 无 不玩 1 95 无 不玩 1 70 无 玩 1 90 有 玩 5/13
湿度 90 78 65 75
有风 有 无 有 无
玩？ 玩 玩 玩 玩
权重 3/13
1 1 1
湿度
80 70 80 80 96 90
有风
有 有 无 无 无 有
玩？ 权重
计算 Info(D) 和 InfoA(D) 时忽略属性值缺失的实例 = 0.961 bits
天气 晴 晴 晴 晴
湿度
有雨？ 70 有 90 有 85 无 95 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩
Info天气(D) = 5/13×(-2/5log(2/5) - 3/5×log(3/5)) + 3/13×(-3/3log(3/3) - 0/3×log(0/3) + 5/13×(-3/5log(3/5) - 2/5×log(2/5)
80 有
70 有
80 无
80 无
96 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩 玩 玩 玩 玩 玩 不玩 不玩 玩 玩 玩
SplitInfo天气(D) = - 5/14×log(5/14)
- 3/14×log(3/14) - 5/14×log(5/14) - 1/14×log(1/14) = 1.809 bits
不玩 1 不玩 1 玩1 玩1 玩1 玩 5/13
共13/14个实例天气属性值未缺失：其中5个实例的天气属性为“晴”，3个实例 的天气属性为“多云”， 5个实例的天气属性为“雨” 1/14个实例天气属性值缺失，因此估算出天气属性值缺失的第6个实例： 天气是晴的概率是5/13，天气是多云的概率是3/13，天气是雨的概率是5/13
计算 SplitInfo 时，将缺失的属性值当作一个正常值进行计算， 本例中，当作天气有四个值，分别是晴, 多云, 雨, ?，再计算其 SplitInfo
天气 晴 晴 晴 晴 晴 缺失 多云 多云 多云 雨 雨 雨 雨 雨
湿度
有雨？
70 有
90 有
85 无
95 无
70 无
90 有
78 无
65 有
75 无
改进2：连续值属性与分裂点
对于连续值属性，按属性值大小从小到大排序，取每对相邻值的中点作 为可能的分裂点split_point。 假设一连续值属性共有N个不同的属性值，则可找到N-1个可能的分裂点。
检查每个可能分裂点，取能使得信息增益最大的分裂点，将D分裂成 D1: A <= split_point 和 D2: A > split_point(二叉树)
晴 缺失
70 无
玩
90 有
玩
= 0.747 bits
多云 多云 多云 雨
78 无 65 有 75 无 80 有
玩 玩 玩 不玩
Gain(天气) = 13/14 × (0.961 - 0.747) = 0.199 bits
雨
70 有
不玩
雨
80 无
玩
雨
80 无
玩
雨
96 无
玩
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
高收入的有4个 中等收入的有6个 低收入的有4个
SplitInfo收入(D) = - 4/14 * log4/14
- 6/14 * log6/14 - 4/14 * log4/14 = 1.557
GainRatio(收入) = Gain(收入) / SplitInfo收入(D) = 0.029 / 1.557 = 0.019
• 待分类实例有缺失值，如何测试该实例属于哪个分支？
(天气=缺失，温度=72，湿度=90...)
晴
天气 雨
多云
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
Gain(A) = F ( Info(D) – InfoA(D))
Info(D)
其中 F 为属性值未缺失的实例所占比例；
= -8/13×log(8/13) - 5/13×log(5/13)
SplitInfoA
(
D)
v j 1
| Dj |D
| |
log
| Dj |D
| |
该值表示数据集D按属性A分裂的v个划分产生的信息
Gain ( A) GainRatio( A)
SplitInfoA (D)
选择具有最大信息增益率的属性作为分裂属性
改进1：信息增益率
年龄 收入 学生 信用
<30
高
否 一般
晴 多云 雨 缺失
GainRatio(天气) = Gain(天气) / SplitInfo天气(D) = 0.199 / 1.809
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
分裂时，将属性值缺失的实例分配给所有分支，但是带一个权重
T1: (天气=晴)
T1: (天气=多云)
T1: (天气=雨)
主要内容
• C4.5算法 • CART算法
C4.5算法对ID3的改进
• 改进1：用信息增益率代替信息增益来选择属性 • 改进2：能够完成对连续值属性的离散化处理 • 改进3：能处理属性值缺失的情况 • 改进4：在决策树构造完成之后进行剪枝
改进1：信息增益的问题
信息增益度量偏向于对取值较多的属性进行测试，即它倾向于选择v较大的属 性A
举个极端的例子：考虑充当唯一标识的属性PID。对PID的分裂将产生大量划分 （与样本个数一样多），每个分类只包含一个样本，且每个划分都是纯的。
InfoPID (D)
111
14
×(
1
log2
) 1
0
对属性PID划分得到的信息增 益最大，显然，这种划分对分 类没有用处。
改进1：信息增益率
C4.5使用分裂信息(split information)将信息增益规范化
5
6
10
5.5
8
<=8
>8
C4.5不使用中点，而是直接使用一对值中较小的值作为可能的分裂点，如本例中 将使用5, 6作为可能分裂点
多个分裂点？多分法，多叉决策树
改进3：缺失值的处理
• 建树过程（学习过程）
• 选定训练样本实例有缺失值，如何知道要将其分配到哪个分支？
• 分类过程（测试过程或者工作过程）
பைடு நூலகம்
<30
高
否好
30-40 高
否 一般
>40
中
否 一般
>40 低
是 一般
>40
低
是好
30-40 低
是好
<30
中
否 一般
<30
低
是 一般
>40
中
是 一般
<30
中
是好
30-40 中
否好
30-40 高
是 一般
>40
中
否好
买了电脑
否 否 是 是 是 否 是 否 是 是 是 是 是 否
Info(D) = 0.940 Info收入(D) = 0.911 Gain(收入) = 0.029
湿度 有风 玩？ 权重
70 有 玩 1 90 有 不玩 1 85 无 不玩 1 95 无 不玩 1 70 无 玩 1 90 有 玩 5/13
湿度 90 78 65 75
有风 有 无 有 无
玩？ 玩 玩 玩 玩
权重 3/13
1 1 1
湿度
80 70 80 80 96 90
有风
有 有 无 无 无 有
玩？ 权重
计算 Info(D) 和 InfoA(D) 时忽略属性值缺失的实例 = 0.961 bits
天气 晴 晴 晴 晴
湿度
有雨？ 70 有 90 有 85 无 95 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩
Info天气(D) = 5/13×(-2/5log(2/5) - 3/5×log(3/5)) + 3/13×(-3/3log(3/3) - 0/3×log(0/3) + 5/13×(-3/5log(3/5) - 2/5×log(2/5)
80 有
70 有
80 无
80 无
96 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩 玩 玩 玩 玩 玩 不玩 不玩 玩 玩 玩
SplitInfo天气(D) = - 5/14×log(5/14)
- 3/14×log(3/14) - 5/14×log(5/14) - 1/14×log(1/14) = 1.809 bits
不玩 1 不玩 1 玩1 玩1 玩1 玩 5/13
共13/14个实例天气属性值未缺失：其中5个实例的天气属性为“晴”，3个实例 的天气属性为“多云”， 5个实例的天气属性为“雨” 1/14个实例天气属性值缺失，因此估算出天气属性值缺失的第6个实例： 天气是晴的概率是5/13，天气是多云的概率是3/13，天气是雨的概率是5/13
计算 SplitInfo 时，将缺失的属性值当作一个正常值进行计算， 本例中，当作天气有四个值，分别是晴, 多云, 雨, ?，再计算其 SplitInfo
天气 晴 晴 晴 晴 晴 缺失 多云 多云 多云 雨 雨 雨 雨 雨
湿度
有雨？
70 有
90 有
85 无
95 无
70 无
90 有
78 无
65 有
75 无
改进2：连续值属性与分裂点
对于连续值属性，按属性值大小从小到大排序，取每对相邻值的中点作 为可能的分裂点split_point。 假设一连续值属性共有N个不同的属性值，则可找到N-1个可能的分裂点。
检查每个可能分裂点，取能使得信息增益最大的分裂点，将D分裂成 D1: A <= split_point 和 D2: A > split_point(二叉树)
晴 缺失
70 无
玩
90 有
玩
= 0.747 bits
多云 多云 多云 雨
78 无 65 有 75 无 80 有
玩 玩 玩 不玩
Gain(天气) = 13/14 × (0.961 - 0.747) = 0.199 bits
雨
70 有
不玩
雨
80 无
玩
雨
80 无
玩
雨
96 无
玩
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
高收入的有4个 中等收入的有6个 低收入的有4个
SplitInfo收入(D) = - 4/14 * log4/14
- 6/14 * log6/14 - 4/14 * log4/14 = 1.557
GainRatio(收入) = Gain(收入) / SplitInfo收入(D) = 0.029 / 1.557 = 0.019
• 待分类实例有缺失值，如何测试该实例属于哪个分支？
(天气=缺失，温度=72，湿度=90...)
晴
天气 雨
多云
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
Gain(A) = F ( Info(D) – InfoA(D))
Info(D)
其中 F 为属性值未缺失的实例所占比例；
= -8/13×log(8/13) - 5/13×log(5/13)
SplitInfoA
(
D)
v j 1
| Dj |D
| |
log
| Dj |D
| |
该值表示数据集D按属性A分裂的v个划分产生的信息
Gain ( A) GainRatio( A)
SplitInfoA (D)
选择具有最大信息增益率的属性作为分裂属性
改进1：信息增益率
年龄 收入 学生 信用
<30
高
否 一般
晴 多云 雨 缺失
GainRatio(天气) = Gain(天气) / SplitInfo天气(D) = 0.199 / 1.809
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
分裂时，将属性值缺失的实例分配给所有分支，但是带一个权重
T1: (天气=晴)
T1: (天气=多云)
T1: (天气=雨)