决策树分类法
决策树分类法
主要步骤
➢规则定义 ➢规则输入 ➢决策树运行 ➢分类后处理
一、规则定义
• Class1（朝北缓坡植被）:NDVI>0.3, slope<20, aspect<90 and aspect>270
• Class2（非朝北缓坡植被）：NDVI>0.3, slope<20, 90<=aspect<=270
• Class3（陡坡植被）：NDVI>0.3, slope>=20 • Class4（水体）：NDVI<=0.3, 0<b4<20 • Class5（裸地）：NDVI<=0.3, b4>=20 • Class6（无数据区）: NDVI<=0.3, b4=0
二、输入决策树规则
ENV中：classification->Decision Tree ->Build New Decision Tree
选择Options>Execute，执行决策 树，跳出对话框，选 择输出结果的投影参 数、重采样方法输出 路径，点击OK之后， 得到结果。
四、分类后处理
回到决策树窗口，在工作空白处点击右键， 选择Zoom In，可以看到每一个节点或者类别 有相应的统计结果。如果结果不理想可以修 改决策树，左键单击节点或者末端类别图标， 选择Execute，重新运行你修改部分的决策树， 得到效果较好的处理结果。
表达式作用和ENVI中部分函数的表达式
变量 slope a 被指数
表
部分可用函数
达
式
关 小于LT、小于等于LE 系 、等于EQ、不等于NE / 、大于等于GE、大于 逻 GTand、or、not、 辑 XOR最大值（>）、最
决策树的三种算法
决策树的三种算法一、决策树算法的简单介绍决策树算法就像是一个超级智能的树状决策指南。
你可以把它想象成一棵倒着长的树，树根在上面，树枝和树叶在下面。
它的任务呢，就是根据不同的条件来做出各种决策。
比如说，你想决定今天穿什么衣服，天气就是一个条件，如果天气冷，你可能就选择穿厚衣服；如果天气热，那薄衣服就比较合适啦。
决策树算法在很多地方都超级有用，像预测一个人会不会买某个商品，或者判断一个邮件是不是垃圾邮件之类的。
二、决策树的三种算法1. ID3算法这个算法就像是一个很会找重点的小机灵鬼。
它主要是根据信息增益来构建决策树的。
啥是信息增益呢？就是通过计算某个属性带来的信息量的增加。
比如说，在判断一个水果是苹果还是香蕉的时候，颜色这个属性可能就有很大的信息增益。
如果一个水果是红色的，那它是苹果的可能性就比较大。
ID3算法会优先选择信息增益大的属性来作为树的节点，这样就能更快更准地做出决策啦。
不过呢，这个算法也有个小缺点，就是它比较容易对噪声数据敏感，就像一个很敏感的小娃娃，稍微有点风吹草动就可能受到影响。
2. C4.5算法C4.5算法就像是ID3算法的升级版。
它在ID3算法的基础上做了一些改进。
它不仅仅考虑信息增益，还考虑了信息增益率。
这就好比是一个更加全面考虑的智者。
通过考虑信息增益率，它能够更好地处理那些属性值比较多的情况。
比如说，在一个数据集中有一个属性有很多很多不同的值，C4.5算法就能比ID3算法更好地处理这种情况，不会轻易地被这种复杂情况给弄晕。
而且C4.5算法还能够处理连续的属性值，这就像是它多了一项特殊的技能，让它在更多的情况下都能发挥作用。
3. CART算法CART算法又有自己的特点。
它使用的是基尼系数来选择属性进行划分。
基尼系数就像是一个衡量公平性的小尺子，在决策树这里，它是用来衡量数据的纯度的。
如果基尼系数越小，说明数据越纯，就越容易做出准确的决策。
CART算法既可以用于分类问题，就像前面说的判断水果是苹果还是香蕉这种，也可以用于回归问题，比如预测房价之类的。
常见决策树分类算法都有哪些？
在机器学习中，有一个体系叫做决策树，决策树能够解决很多问题。
在决策树中，也有很多需要我们去学习的算法，要知道，在决策树中，每一个算法都是实用的算法，所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。
在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法，希望能够帮助大家更好地去理解决策树。
1.C4.5算法C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理；使用k交叉验证降低了计算复杂度；针对数据构成形式，提升了算法的普适性等内容，这种算法是一个十分使用的算法。
2.CLS算法CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。
CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
3.ID3算法ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。
ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。
ID3算法结构简单、学习能力强、分类速度快适合大规模数据分类。
但同时由于信息增益的不稳定性，容易倾向于众数属性导致过度拟合，算法抗干扰能力差。
3.1.ID3算法的优缺点ID3算法的优点就是方法简单、计算量小、理论清晰、学习能力较强、比较适用于处理规模较大的学习问题。
缺点就是倾向于选择那些属性取值比较多的属性，在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高。
3.2.ID3算法的核心思想根据样本子集属性取值的信息增益值的大小来选择决策属性，并根据该属性的不同取值生成决策树的分支，再对子集进行递归调用该方法，当所有子集的数据都只包含于同一个类别时结束。
决策树分类法范文
决策树分类法范文决策树是一种常见的分类算法，其通过一系列的分支判断来对数据进行分类。
它的优点包括易于理解和解释，能够处理混合特征（数值和类别特征），以及可以处理缺失数据。
在本文中，我们将详细介绍决策树分类法的原理、构建过程以及优缺点。
决策树的原理是基于一种树形结构进行分类。
决策树由根节点、内部节点和叶节点组成。
根节点表示待分类的整个数据集，内部节点表示数据的一些属性，叶节点表示分类的结果。
决策树的构建过程是递归的，根据每个节点选择合适的属性进行分裂，直到数据集被完全分类或者无法继续分裂为止。
决策树的构建过程通常包括以下步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
特征选择是指从所有特征中选择最佳特征作为当前节点的划分属性。
常用的特征选择标准有信息增益、信息增益率和基尼指数等。
生成决策树是指根据选择的特征逐步构建出一棵完整的决策树。
修剪决策树是为了避免过拟合，常用的方法有预剪枝和后剪枝。
决策树分类法有许多优点。
首先，决策树易于理解和解释，可以直观地展示分类过程。
其次，决策树能够处理混合特征，包括数值特征和类别特征，这使得它在处理实际问题时具有很大的灵活性。
此外，决策树可以处理缺失数据，通过补全缺失值来进行分类。
然而，决策树分类法也存在一些缺点。
首先，决策树容易过拟合，特别是当训练数据噪声较大时。
其次，决策树很容易受到训练数据的细微变化而产生较大变化，导致不稳定性较高。
此外，决策树分类法在处理大规模数据时效率较低，因为它需要遍历整个数据集进行划分。
为了克服决策树分类法的缺点，研究者提出了一些改进措施。
其中一种是集成学习方法，如随机森林和梯度提升树。
集成学习通过将多个决策树进行集成，可以降低过拟合风险并提高分类准确率。
另外，决策树还可以与其他分类算法结合使用，例如将决策树作为特征选择的工具，再利用其他算法进行分类。
总之，决策树分类法是一种常见的分类算法，其通过一系列的分支判断对数据进行分类。
决策树的构建过程包括特征选择、决策树的生成和决策树的修剪等步骤。
决策树分类方法
决策树分类方法
决策树分类方法是一种基于树形结构进行分类的方法。
其思想是将数据按照特定的属性进行分割，使得每个子集的纯度增加，即同一子集中的类别相同。
该方法主要包括以下步骤：
1. 选择最佳属性作为根节点，将数据集按照该属性进行分割。
2. 对于每个子集，重复步骤1，选择最佳属性作为子节点，继续分割子集，直到满足终止条件。
3. 终止条件可以是所有实例属于同一类别，或者所有属性均已使用。
4. 对新数据进行分类时，按照决策树逐级分类，直至到达叶子节点。
优点：
1. 简单易懂，易于解释。
2. 可以处理非线性关系，不需要数据标准化。
3. 可以处理多分类问题。
4. 可以处理缺失值问题。
缺点：
1. 决策树容易过拟合，需要进行剪枝操作。
2. 对于多变量关系和缺失值处理能力不如其他模型。
3. 样本不平衡时，容易偏向于多数类别。
4. 对噪声和数据集中的错误敏感。
6. 决策树分类
收入
学生 信用
买了电脑 收入=高的有4个, 其中2个为“否”
<30
高
否
一般 否
收入=中的有6个, 其中2个为“否”
<30
高
否
好
否
收入=低的有4个, 其中1个为“否”
30-40 高
否
一般 是
>40
中
否
一般 是
Info收入(D)
>40
低
是
一般 是
>40
低
是
好
否
30-40 低
是
好
是
<30
中
否
一般 否
<30
信息熵 (Entropy)
假如我错过了一个有32支球队参加的足球赛，赛后我问一 个知道比赛结果的观众“哪支球队是冠军”？他不愿意直 接告诉我，而让我猜，每猜一次，他要收一元钱才肯告诉 我是否猜对，那我需要付多少钱才能知道谁是冠军呢？
我可以把球队编号，从1到32，然后问“冠军球队在1-16 号中吗？”，假如他告诉我猜对了，我就接着问“冠军在 1-8号中吗？”，假如他说猜错了，那我就知道冠军在9-16 号中。这样只要5次，我就能知道哪支球队是冠军
决策树提供了一种展示在什么条件下会得到什么类别这类 规则的方法。
下例是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中可以 看到决策树的基本组成部分：决策结点、分支和叶结点
决策树
下图给出了一个商业上使用的决策树的例子。它表示了一 个关心电子产品的用户是否会购买PC（buys_computer）的 知识，用它可以预测某条记录（某个人）的购买意向
是
一般 是
= Info(D) - Info收入(D)
决策树算法原理(三种最优属性划分方法)
决策树算法原理（三种最优属性划分方法）决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法，其原理是基于历史数据进行学习，并通过一系列判断条件将数据集划分为不同的类别或者预测目标值。
决策树的主要思想是通过一系列属性值来对数据进行逐层划分，直到达到终止条件为止。
在每一次划分时，决策树需要选择最优的属性来进行划分，以使得划分后的数据纯度最高或者信息增益最大。
三种最优属性划分方法包括信息增益、增益率和基尼指数。
1.信息增益：信息增益是用来衡量划分后数据集纯度提高的程度。
它基于信息论中的熵的概念，计算的是划分前后数据集的信息熵之差。
信息熵可以衡量数据集的不确定性，即数据集中的混乱程度。
在选择划分属性时，我们希望划分后的数据集的不确定性最小，即使得信息增益最大。
2.增益率：增益率是信息增益的一种改进，用于解决信息增益在选择具有较多取值的属性上的偏好问题。
增益率通过考虑属性的分裂信息来衡量属性的纯度提升程度。
分裂信息反映了数据集分裂后的数据集的不确定性。
3.基尼指数：基尼指数是通过测量在给定数据集中随机选择一些样本后，错误分类该样本的概率。
基尼指数可以用于二分类或多分类问题。
在选择划分属性时，我们希望划分后的数据集的基尼指数最小，即使得纯度提高的程度最大。
以上三种最优属性划分方法在决策树学习的过程中都有着重要的应用。
在实际应用中，决策树算法可以通过先验知识或者经验来选择最优属性划分方法。
此外，由于决策树算法在高维数据上容易过拟合的问题，可以通过剪枝等技术来避免过拟合。
决策树算法的优势在于易于理解和解释，但也存在局限性，比如对于处理缺失数据、处理连续数据和处理类别不平衡等问题仍然存在挑战。
决策树分类法的应用
决策树分类法的应用决策树分类法的应用决策树分类法是一种经常被应用在数据挖掘和机器学习领域中的算法。
它被广泛使用，因为它可以在分类和预测方面提供高度的准确性和解释性。
以下是一些决策树分类法的具体应用。
1. 预测通过决策树分类法，可以预测未来的趋势或事件。
例如，一家商店可以使用过去的销售数据来预测未来的库存需求，以便他们可以更好地管理他们的供应链。
同样，金融机构可以使用决策树分类法来预测未来某种类型的贷款的违约率，以决定是否应该批准该贷款。
2. 垃圾邮件过滤许多人每天都会遭受大量的垃圾邮件。
通过应用决策树分类法，可以轻松的过滤掉这些垃圾邮件。
邮件服务商可以使用分类器来将邮件分类为垃圾邮件和正常邮件。
这可以帮助用户更有效地使用他们的邮件，同时保护其系统免受恶意软件和网络攻击。
3. 疾病诊断决策树分类法也可以用来帮助医生在疾病诊断方面作出更准确的判断。
通过在医学数据库中存储一些病人的病例数据，分类分析可以在自然状态下辨别患有何种疾病。
根据这些信息，医生可以快速制定出最佳的治疗方案。
4. 金融预测在金融行业中，决策树分类法广泛应用于了预测股票市场上的价格和利润。
金融分析员可以根据收益率和其他经济数据，构建决策树模型，来分析市场上的变化。
这可以帮助他们做出更明智的投资决策，并根据结果调整他们的策略。
5. 客户群体划分决策树分类法还可以用来帮助公司更好地了解其目标客户群体，并根据其需求推出相应的产品。
通过将数据组织成数值型，监督学习可以满足变化的需求。
在子图上，根据历史数据和特定的因果条件进行推理，可以研究消费者的行为，倾向和喜好。
总结决策树分类法是一种多元化的算法，广泛应用于数据挖掘领域和机器学习中，这种算法在解释性和准确性方面表现出色，对人类决策者和算法决策者都具有很高价值。
通过熟练掌握决策树分类法的应用，人们可以更好地处理大量的数据，做出明智的投资决策，制定更好的策略并更有效地利用资源。
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一、规则定义
• Class1（朝北缓坡植被）:NDVI>0.3, slope<20, aspect<90 and aspect>270
• Class2（非朝北缓坡植被）：NDVI>0.3, slope<20, 90<=aspect<=270
• Class3（陡坡植被）：NDVI>0.3, slope>=20 • Class4（水体）：NDVI<=0.3, 0<b4<20 • Class5（裸地）：NDVI<=0.3, b4>=20 • Class6（无数据区）: NDVI<=0.3, b4=0
二、输入决策树规则
ENV中：classification->Decision Tree ->Build New Decision Tree
表达式作用和ENVI中部分函数的表达式
变量 slope aspect ndvi
作用 计算坡度
计算坡向
计算归一化植 被指数
表
部分可用函数
达
式
关 小于LT、小于等于LE 系 、等于EQ、不等于NE / 、大于等于GE、大于 逻 GTand、or、not、 辑 XOR最大值（>）、最
小值 (<)
三、执行决策树
选择Options>Execute，执行决策 树，跳出对话框，选 择输出结果的投影参 数、重采样方法输出 路径，点击OK之后， 得到结果。
四、分类后处理
回到决策树窗口，在工作空白处点击右键， 选择Zoom In，可以看到每一个节点或者类别 有相应的统计结果。如果结果不理想可以修 改决策树，左键单击节点或者末端类别图标， 选择Execute，重新运行你修改部分的决策树， 得到效果较好的处理结果。
决策树分类
决策树分类法
• 基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据 及其他空间数据，通过专家经验总结、简单 的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并 进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过 程也符合人的认知过程，最大的特点是利用 的多源数据。
主要步骤
➢规则定义 ➢规则输入 ➢决策树运行 ➢分类后处理