分类基本概念决策树与模型评估
决策树技术及其在医学中的应用
拉曼光谱技术的未来发展
随着科学技术的发展，拉曼光谱技术在未来将会有更广泛的应用前景。首先， 随着仪器设备的不断改进和优化，拉曼光谱技术的灵敏度和分辨率将会进一步 提高，为医学研究提供更准确的数据。其次，随着算法和计算机技术的不断发 展，拉曼光谱技术的数据处理和分析能力将会得到进一步提升，为医学诊断和 治疗提供更有效的支持。
决策树技术的优缺点
1、优点
决策树技术的优点主要包括以下几点： （1）直观易懂：决策树模型具有直观的树状结构，方便医生和患者理解。
（2）分类准确：决策树算法具有较高的分类准确性和鲁棒性，能够很好地处 理医学数据中的噪声和异常值。
（3）可解释性强：决策树模型可以清晰地展示出分类规则和决策路径，方便 医生和患者解释和理解。
2、数据预处理：对数据进行清洗、整理、归一化等操作，以提高决策树的准 确性。
3、特征选择：选择与分类结果相关的特征，以便在决策树中进行划分。
4、决策树生成：根据选择的特 征和数据，生成决策树模型。
5、模型评估：使用测试数据集评估决策树的准确性和鲁棒性。
决策树技术在医学中的应用
1、疾病诊断
决策树技术在疾病诊断方面具有广泛的应用。例如，医生可以使用决策树模型 根据患者的症状和体征，快速准确地诊断出疾病类型。此外，决策树还可以帮 助医生确定疾病的发展趋势和可能的治疗方案。通过对大量病例数据的分析， 决策树可以高精度地识别出疾病类型和风险因素，从而提高了医生的诊断能力 和治疗效果。
决策树技术及其在医学中的应用
目录
01 引言
03 决策树建立的方法
02 决策树的基本概念
04
决策树技术在医学中 的应用
目录
05 决策树技术的优缺点
07 参考内容
分类方法
2
分类方法的类型
从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为 四种类型：
基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法。
3
分类问题的描述
2．使用模型进行分类
首先评估模型（分类法）的预测准确率。 如果认为模型的准确率可以接受，就可以用它对类标号 未知的数据元组或对象进行分类。
5
四 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 规则归纳
6
基于距离的分类算法的思路
定义4 定义4-2 给定一个数据库 D={t1，t2，…，tn}和一 ， 组类C={C1，…，Cm}。假定每个元组包括一些数 ， 值型的属性值： 值型的属性值：ti={ti1，ti2，…，tik}，每个类也包 ， 含数值性属性值： 含数值性属性值：Cj={Cj1，Cj2，…，Cjk}，则分 ， 类问题是要分配每个t 类问题是要分配每个ti到满足如下条件的类Cj：
P( X | C i ) = ∏ P( xk | C i )
k =1 n
14
朴素贝叶斯分类(续)
可以由训练样本估值。 其中概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，……，P(xn|Ci)可以由训练样本估值。 ，
是离散属性， 如果Ak是离散属性，则P(xk|Ci)=sik|si，其中sik是在属性Ak上具有值xk的 的训练样本数， 类Ci的训练样本数，而si是Ci中的训练样本数。 中的训练样本数。 如果Ak是连续值属性，则通常假定该属性服从高斯分布。因而， 是连续值属性，则通常假定该属性服从高斯分布。因而，
决策树模型的解读
决策树模型的解读一、决策树基本概念决策树是一种基于树的模型，用于分类、回归和异常检测等任务。
决策树使用树状结构来表示基于特征的决策过程，每个内部节点表示一个特征判断，每个分支代表一个可能的特征值，每个叶子节点表示一个类别的输出。
决策树的核心思想是将问题分解为更小的子问题，直到可以轻易地做出决策。
二、特征选择特征选择是决策树构建中的关键步骤，它决定了模型的表现和解释性。
特征选择的目标是找到最优特征子集，使得基于该特征子集的划分能够最大化分类性能。
常用的特征选择方法有：信息增益、增益率、基尼指数等。
三、树的建立决策树的建立过程可以分为以下步骤：1. 确定根节点，通常选择训练集中最常用的类作为根节点；2. 计算每个特征的信息增益或基尼指数等指标，选择最优特征进行划分；3. 对划分出的每个子集递归地执行步骤2，直到满足终止条件（如子集中的样本都属于同一类别，或子集中的样本数小于预设阈值等）。
四、树的剪枝决策树的剪枝是为了解决过拟合问题，通过移除部分分支来简化决策树的结构，提高泛化能力。
剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方式。
预剪枝是在构建决策树的过程中提前停止树的生长，后剪枝则是在构建完整的决策树后对其进行简化。
五、决策树的评估评估决策树性能的常用指标包括准确率、精度、召回率和F1分数等。
此外，我们也可以使用交叉验证的方式来评估决策树的性能，以得到更加稳健的评价结果。
六、决策树的优缺点优点：1. 可解释性强：决策树的结果易于理解，可以清晰地揭示出各个特征对结果的影响。
2. 对噪声数据具有较好的鲁棒性：在某些情况下，即使数据集中存在噪声或异常值，决策树也能够取得较好的分类效果。
3. 对连续特征和缺失值具有良好的处理能力：决策树可以很好地处理连续特征和缺失值问题。
缺点：1. 容易过拟合：如果不对决策树进行适当的剪枝，很容易出现过拟合问题。
2. 对参数敏感：决策树的性能对参数选择非常敏感，例如决策树的深度、叶子节点最小样本数等参数的设置会对结果产生重大影响。
决策模型知识点总结
决策模型知识点总结一、决策模型的基本概念1.1 决策模型的定义决策模型是指对决策问题进行形式化描述和分析的数学模型或者计算机模型。
它是对决策问题中的决策者、决策的目标、决策的条件以及可能的决策方案进行系统化的表达、分析和比较的工具。
1.2 决策模型的分类根据不同的分类标准，决策模型可以分为多种类型，常见的分类包括：（1）决策环境的分类：确定性模型、随机模型和不确定性模型；（2）决策者的分类：单人决策模型和多人博弈模型；（3）决策问题的分类：多目标决策模型和单目标决策模型；（4）模型的形式和用途：数学模型、计算机模型、仿真模型等。
1.3 决策模型的特点决策模型具有形式简练、准确性高、计算精密、易于分析和优化等特点，可以帮助决策者做出准确、科学的决策，提高决策效率和决策质量。
二、决策模型的建立与求解2.1 决策模型的建立步骤（1）确定决策者、决策目标和影响决策的条件；（2）确定可能的决策方案；（3）建立决策模型，包括决策变量、决策目标函数、约束条件等；（4）确定求解方法，对决策模型进行求解。
2.2 决策模型的求解方法常见的决策模型求解方法包括：（1）数学规划方法，包括线性规划、整数规划、非线性规划等；（2）决策树方法，包括期望值决策树、价值决策树等；（3）决策支持系统方法，包括专家系统、模拟等。
2.3 决策模型的评价方法决策模型的评价方法包括：（1）灵敏度分析，分析模型中参数变动对决策结果的影响；（2）稳健性分析，评价模型对不确定因素的抗风险能力；（3）效果验证，通过实际运用来验证模型的效果。
三、常见的经典决策模型3.1 线性规划模型线性规划模型是研究一个包含若干线性约束条件下的线性目标函数最优值的数学方法。
线性规划模型适用范围广泛，常用于生产计划、资源配置等领域。
3.2 整数规划模型整数规划模型是在线性规划模型的基础上，限制决策变量为整数的规划模型。
整数规划模型适用于需求具有离散性的问题，如项目选址、设备分配等领域。
决策树分析与统计
决策树分析与统计在现代数据分析与机器学习领域，决策树是一种非常重要的算法。
它不仅具有直观易懂的特点，也具备强大的分类和回归能力。
决策树通过树形结构展示决策过程，能够帮助我们理解数据并做出相关决策。
本文将深入探讨决策树的基本概念、构建方法、优缺点以及其在统计分析中的应用。
一、决策树的基本概念决策树是一种用于分类和回归的模型，其通过一系列规则将数据集划分成多个小部分，最终形成一个树状结构。
在这棵树中，每个内部节点代表一个特征（属性），每条边代表一个特征值分裂，而每个叶子节点则表示最终的结果或预测值。
二、决策树的构建方法构建决策树的关键在于如何选择特征来进行数据划分。
常用的方法有：1. 信息增益信息增益是基于信息论的重要概念，用于评估选择某一特征进行划分后能带来的信息量增加。
计算公式为：[ IG(D, A) = H(D) - H(D|A) ]其中，( H(D) )为数据集D的信息熵，( H(D|A) )为给定特征A后的条件熵。
信息增益越高，意味着通过该特征进行划分后，数据的不确定性减少得越多，从而可用于选择最优特征进行分裂。
2. 基尼指数基尼指数是另一种衡量特征优劣的方法，主要被用于CART （Classification and Regression Trees）算法中。
其计算公式为：[ Gini(D) = 1 - (p_i)^2 ]其中，( p_i )代表类别i在数据集D中所占的比例。
基尼指数越低，表示数据集中类别越纯粹，也就越适合用该特征进行分裂。
3. 剪枝为了避免过拟合，决策树模型通常需要进行剪枝操作。
剪枝的主要思想是在树的生成过程中，如果发现某些节点的存在对模型预测效果并无显著提升，则应将其去掉。
常见的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。
三、决策树的优缺点决策树作为一种流行的数据挖掘技术，其优势与劣势并存。
优点直观易懂：决策树采用树形结构展示，每一步都可以清晰地看到如何做出分类或预测，因此极具可解释性。
数据挖掘导论第四章
Apply Model
Deduction
数据挖掘导论
Model Decision Tree
18
决策树归纳
Many Algorithms: Hunt’s Algorithm (one of the earliest) CART ID3, C4.5 SLIQ, SPRINT
2021年5月19日星期三
数据挖掘导论
6
4.3 决策树归纳
2021年5月19日星期三
数据挖掘导论
8
决策树: 例子
T id R e fu n d M a rita l T a x a b le S ta tu s In c o m e C h e a t
1 Yes
S in g le 1 2 5 K
2021年5月19日星期三
数据挖掘导论
10
决策树分类任务: 应用模型
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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Yes
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Married 80K
?
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Assign Cheat to “No”
2021年5月19日星期三
数据挖掘导论
17
决策树分类任务:学习模型
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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Attrib1 Attrib2
简单说明决策树原理
简单说明决策树原理决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型，它通过对训练数据进行学习来建立一个树形模型，用于预测新的数据。
决策树模型具有易于理解、易于实现、可处理离散和连续数据等优点，因此在机器学习领域得到了广泛应用。
一、决策树的基本概念1. 节点：决策树中的每个圆圈都称为一个节点，分为两种类型：内部节点和叶节点。
2. 内部节点：表示对特征进行测试的节点。
每个内部节点包含一个属性测试，将输入实例分配到其子节点中。
3. 叶节点：表示分类结果或输出结果。
在叶子结点处不再进行属性测试，每个叶子结点对应着一种类别或值。
4. 分支：表示从一个内部节点指向其子节点的箭头，代表了样本在该特征上取某个值时所走的路径。
5. 根节点：表示整棵决策树的起始点，在分类问题中代表所有样本都未被分类时所走的路径。
6. 深度：从根结点到当前结点所经过分支数目。
叶子结点深度为0。
7. 路径：从根结点到叶子结点所经过的所有分支构成的序列。
8. 剪枝：对决策树进行简化的过程，目的是减少模型复杂度，提高泛化能力。
二、决策树的生成1. ID3算法ID3算法是一种基于信息熵来进行特征选择的决策树生成算法。
它通过计算每个特征对训练数据集的信息增益来选择最优特征作为当前节点的属性测试。
具体步骤如下：（1）计算数据集D的信息熵H(D)。
（2）对于每个特征A，计算其对数据集D的信息增益Gain(A)，并选择信息增益最大的特征作为当前节点的属性测试。
其中，信息增益定义为：Gain(A)=H(D)-H(D|A)，其中H(D|A)表示在已知特征A时，数据集D中所包含的各个类别所占比例对应的熵值。
（3）将数据集按照选定属性划分为多个子集，并递归地生成子树。
（4）直到所有样本都属于同一类别或者没有更多可用特征时停止递归。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版，它在选择最优特征时使用了信息增益比来解决ID3算法中存在的偏向于选择取值较多的特征的问题。
决策树模型的概念
决策树模型的概念一、引言决策树模型是一种常用的机器学习算法，它以树形结构表示对决策过程的一系列可能结果。
决策树模型通过对大量数据进行分类和回归分析，为决策者提供了一种直观、易于理解的决策支持工具。
本文将详细介绍决策树模型的基本原理、优点与局限性、改进方法以及应用场景，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。
二、决策树模型的基本原理决策树模型的基本原理是将数据集按照某个特征进行拆分，使得每个子数据集具有更纯的属性。
通过不断拆分数据集，决策树最终能够为每个数据点提供一个分类结果或一个回归值。
拆分过程中，决策树采用信息增益、基尼不纯度等指标来衡量数据集的纯度，并选择最优的特征进行拆分。
决策树的构建过程通常采用递归方式，从一个根节点开始，按照最优选择进行拆分，直到满足终止条件（如所有数据点都属于同一类别、达到预设的拆分阈值等）。
最终形成的决策树反映了数据集中各类别之间的逻辑关系和条件关系。
三、决策树模型的优点与局限性1.优点：（1）易于理解和解释：决策树的结果以树形结构呈现，直观易懂，方便解释。
（2）处理分类和回归问题：不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。
（3）对非线性关系建模：通过特征的组合和多级拆分，能够处理非线性关系。
2.局限性：（1）对噪声数据敏感：如果数据集中存在大量噪声，决策树的性能可能会受到影响。
（2）容易过拟合：如果数据集较小或者过于复杂，决策树容易过拟合训练数据，导致泛化能力下降。
（3）对连续型特征处理不足：对于连续型特征，需要设定阈值进行拆分，这可能影响模型的精度。
四、决策树模型的改进方法为了克服决策树模型的局限性，研究者们提出了多种改进方法。
以下列举几种常见的改进方法：1.集成学习：通过将多个决策树模型集成起来，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
例如，随机森林和梯度提升决策树等方法。
2.剪枝：通过提前终止树的生长或删除部分分支，降低过拟合的风险。
例如，预剪枝和后剪枝策略。
3.基于规则的剪枝：在剪枝过程中考虑规则置信度，进一步提高模型的精度。
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Tree Induction algorithm Induction
数据分类——一个两步过程 (1)
第一步，建立一个模型，描述预定数据类集和概念集
– 假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号 属性确定
– 学习模型可以用分类规则、决策树或数学公式的形 式提供
数据分类——一个两步过程 (2)
第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分类
– 首先评估模型的预测准确率
3.神经网络方法： BP算法,模型表示是前向反馈神经网络模型 4.粗糙集(rough set)知识表示是产ital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
的“监督”下进行 – 新数据使用训练数据集中得到的规则进行分类 无监督的学习（用于聚类） – 每个训练样本的类编号是未知的，要学习的类
集合或数量也可能是事先未知的 – 通过一系列的度量、观察来建立数据中的类编
号或进行聚类
分类模型的构造方法
1.机器学习方法： 决策树法 规则归纳
2.统计方法：知识表示是判别函数和原型事例 贝叶斯法 非参数法(近邻学习或基于事例的学习)
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Attrib1 Attrib2
Yes
Large
No
Medium
No
Small
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No
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No
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Small
No
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No
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Attrib3 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
Training Set
Refund
Yes
No
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MarSt
Single, Divorced
Married
TaxInc
NO
< 80K
> 80K
NO
YES
模型: 决策树
决策树的另一个例子
T id R e fu n d M a rita l T a x a b le S ta tu s In c o m e C h e a t
对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模型类 预测比较 模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测试样 本的百分比 测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分适应数据 ”的情况
如果准确性能被接受，则分类规则就可用来对新
数据进行分类
有监督的学习 VS. 无监督的学习
有监督的学习（用于分类） – 模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类
1 Yes
S in g le 1 2 5 K
No
2 No
M a rrie d 1 0 0 K
No
3 No
S in g le 7 0 K
No
4 Yes
M a rrie d 1 2 0 K
No
5 No
D iv o rc e d 9 5 K
Yes
6 No
M a rrie d 6 0 K
No
7 Yes
D iv o rc e d 2 2 0 K
Apply Model
Deduction
Model
训练集：数据库中为建立模型而被分析的数 据元组形成训练集。 训练集中的单个元组称为训练样本,每个训 练样本有一个类别标记。 一个具体样本的形式可为:( v1, v2, ..., vn; c );其中vi表示属性值,c表示类别。 测试集：用于评估分类模型的准确率
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Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
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Married 120K No
Divorced 95K
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Married 60K
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Divorced 220K No
Single 85K
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Married 75K
No
Single 90K
Yes
训练数据
Splitting Attributes
No
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Yes
Medium
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No
Medium
Yes
Large
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No
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No
Small
Attrib3 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
Training Set
Class No No No No Yes No No Yes No Yes
决策树的生成由两个阶段组成 – 决策树构建
开始时，所有的训练样本都在根节点 递归的通过选定的属性，来划分样本 （必须是离散值）
– 树剪枝
试许图多检分测枝和反剪映去的这是种训分练枝数据中的噪声和孤立点，树剪枝
决策树的使用：对未知样本进行分类 – 通过将样本的属性值与决策树相比较
决策树分类任务
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Tid 11 12 13 14 15
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Attrib1 Attrib2
No
Small
Yes
Medium
Yes
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No
Small
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Large
Attrib3 55K 80K 110K 95K 67K
Test Set
Class ? ? ? ? ?
Learning algorithm
Induction Learn Model
数据挖掘 分类：基本概念、决策树与模型评价 第4章 分类：基本概念、决策树与模型评价
分类的是利用一个分类函数（分类模型 、分类器），该模型能把数据库中的数据影射 到给定类别中的一个。
分类
Tid 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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Attrib1 Attrib2
Yes
Large
No
Medium
Class No No No No Yes No No Yes No Yes
Tid 11 12 13 14 15
10
Attrib1 Attrib2
No
Small
Yes
Medium
Yes
Large
No
Small
No
Large
Attrib3 55K 80K 110K 95K 67K
Test Set
Class ? ? ? ? ?
No
8 No
S in g le 8 5 K
Yes
9 No
M a rrie d 7 5 K
No
10 No
S in g le 9 0 K
Yes
10
Married NO
MarSt Single, Divorced
Refund
Yes
No
NO
TaxInc
< 80K
> 80K
NO
YES
用决策树归纳分类
什么是决策树？ – 类似于流程图的树结构 – 每个内部节点表示在一个属性上的测试 – 每个分枝代表一个测试输出 – 每个树叶节点代表类或类分布