朴素贝叶斯、决策树算法学习总结
机器学习算法的分类与比较
机器学习算法的分类与比较机器学习是一种通过对数据进行自动学习和模式识别的方法，它的重要性在不断增加。
随着科技的发展和数据的爆炸增长，机器学习算法也在不断演进和改进。
在机器学习中，算法的选择对于模型的输出结果和性能至关重要。
本文将介绍机器学习算法的分类与比较，并分析它们的优劣势。
一、监督学习算法监督学习算法是指在训练数据中给出了输入和输出的对应关系，通过这些已知数据进行学习和预测。
常见的监督学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和神经网络等。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类模型，通过一系列的判断节点构建出决策路径。
它的优点是易于理解和解释，适用于离散和连续型数据。
然而，决策树容易过拟合和出现高方差问题。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性的分类方法。
它的特点是简单高效，适用于文本分类等场景。
但是朴素贝叶斯算法忽略了变量之间的相关性，因此在某些情况下表现不佳。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种通过在输入空间中构建超平面进行分类的方法。
它的优势在于可以处理高维空间和非线性分类问题。
但是支持向量机算法计算复杂度高，对大规模数据集不太友好。
4. 神经网络算法神经网络算法是一种模仿人类神经元网络的学习算法。
它的优点是可以进行复杂的非线性建模和逼近，适用于大规模数据的处理。
然而，神经网络算法对于模型结构的选择和参数的调整较为困难。
二、无监督学习算法无监督学习算法是指在训练数据中没有给出输出标签，通过对数据集的特征进行聚类和模式发现。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘等。
1. 聚类算法聚类算法是一种将样本划分为相似组的方法，常见的算法包括K均值聚类和层次聚类等。
它的优点是能够识别出数据中的隐含结构和群组，适用于数据探索和可视化。
但是聚类算法对初始聚类中心的选择敏感，对噪声和异常值的鲁棒性较差。
2. 降维算法降维算法是一种通过减少数据的维度来提取数据的有效特征的方法。
机器学习中的分类算法及其应用场景
机器学习中的分类算法及其应用场景机器学习是一种人工智能的分支，旨在通过数据的分析和模式的发现，使机器具备从经验中学习，并自动改善性能的能力。
分类算法是机器学习中最常用的一类算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。
在本文中，我们将介绍几种常见的分类算法及其应用场景。
一、决策树算法决策树算法是一种简单但常用的分类算法。
它通过创建一颗树状结构，从根节点开始递归地对数据集进行划分，直到达到指定的终止条件。
决策树算法的优点是易于理解和解释，并且能够处理大规模的数据集。
它在许多领域都有应用，例如医学诊断、金融风险评估和客户分类等。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设各个特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是运算速度快、易于实现，并且对数据集中的噪声和缺失值有一定的鲁棒性。
它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法的优点是能够处理高维数据、具有较高的准确率和鲁棒性。
它在图像识别、手写体识别和生物信息学等领域有广泛应用。
四、最近邻算法最近邻算法是一种简单但有效的分类算法。
它基于样本之间的距离度量，将测试样本分类为距离最近的训练样本所属的类别。
最近邻算法的优点是易于实现、不需要训练过程，并且对异常值有较好的鲁棒性。
它在推荐系统、图像识别和医学诊断等领域有广泛应用。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的分类算法。
它由多个神经元组成的层次结构，在训练过程中通过调整连接权重来实现模式的学习和分类。
神经网络算法的优点是能够处理复杂的非线性问题，并且具有较强的泛化能力。
它在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
总结起来，机器学习中的分类算法有很多种，每种算法都有其适用的场景和特点。
朴素贝叶斯实验心得体会
朴素贝叶斯实验心得体会在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种经典的算法模型。
作为一名机器学习爱好者，我也对朴素贝叶斯进行了一些实验，并且在实验过程中获得了一些心得和体会。
首先，我要介绍朴素贝叶斯算法的基本原理。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过对样本数据进行学习，从而对未知样本进行分类预测。
在朴素贝叶斯算法中，我们通常使用的是极大似然估计，即假设样本数据服从某种分布，然后去估计参数。
接下来，我进行了一个二分类问题的实验，使用朴素贝叶斯对垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类。
在实验过程中，我发现朴素贝叶斯算法在分类问题上表现出色。
在数据预处理阶段，我使用了词袋模型，将每封邮件转化为一个向量，其中向量的每个元素表示某个单词是否在这封邮件中出现过。
我还使用了TF-IDF算法，对每个单词进行加权处理。
在朴素贝叶斯分类器的训练过程中，我选择了MultinomialNB 算法，并将训练集分成训练集和验证集两部分。
在训练集上，我使用交叉验证的方法进行模型选择，并通过网格搜索找到最优的超参数。
在验证集上，我使用accuracy、precision、recall、F1-score等指标来评价分类器的性能。
实验结果表明，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类问题上，表现得十分出色。
在我的实验中，朴素贝叶斯算法的准确率接近98%，同时在precision、recall、F1-score等指标上也有较好的表现。
这说明，在合适的条件下，朴素贝叶斯算法是一种高效准确的分类算法。
在实验过程中，我也发现了一些问题，这些问题也是朴素贝叶斯算法的局限性所在。
朴素贝叶斯算法依赖于数据的质量和数量，在样本数据太少或者噪声过大的情况下，算法的表现会大大降低。
此外，在样本特征空间维度过高或者特征之间相关性较强的情况下，朴素贝叶斯算法的表现也可能受到一定的影响。
总之，朴素贝叶斯算法是一种非常重要的机器学习算法，具有良好的性能和可解释性。
在我的实验中，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类问题上，表现出色。
机器学习算法分类回归和聚类方法
机器学习算法分类回归和聚类方法机器学习是一门研究如何让计算机通过大量数据自动学习并改善性能的学科。
在机器学习中，算法的选择至关重要。
本文将介绍机器学习中的三种常见算法：分类、回归和聚类。
一、分类算法分类是机器学习中最基本的任务之一，其目的是根据给定的数据集将实例划分到不同的类别中。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯分类器和支持向量机。
1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类方法。
它通过对数据集进行递归划分，每次都选择最能提高分类准确性的特征进行划分。
通过构建决策树，可以得到一系列条件判断规则，从而对新实例进行分类。
2. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设。
该算法通过统计每个类别下各个特征的概率分布，并利用贝叶斯定理计算后验概率，从而进行分类。
3. 支持向量机：支持向量机通过构建超平面来实现分类。
其目标是找到一个最优超平面，使得训练集中的不同类别的样本距离超平面的间隔最大化。
该算法可以处理高维数据，具有很强的泛化能力。
二、回归算法回归是机器学习中另一种重要的任务，其目的是通过学习数据的输入输出关系，预测连续数值型的输出。
常见的回归算法有线性回归、多项式回归和支持向量回归。
1. 线性回归：线性回归是一种基于线性模型的回归方法。
它通过拟合数据集中的直线或超平面，来建立输入与输出之间的线性关系。
线性回归常用于分析连续变量之间的关系，以及进行趋势预测。
2. 多项式回归：多项式回归是一种基于多项式模型的回归方法。
它通过将输入特征的多项式形式引入回归模型，可以拟合更为复杂的数据分布。
多项式回归在非线性情况下能够提供更准确的预测。
3. 支持向量回归：支持向量回归与支持向量机类似，但它用于回归问题。
支持向量回归通过找到一个最优超平面，使得训练集中的样本与超平面的距离最小化，从而建立输入输出之间的非线性关系。
三、聚类算法聚类是机器学习中一种无监督学习方法，其目的是将数据集中的样本划分为若干个类别，使得同类样本之间的相似度高于异类样本。
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。
决策树和朴素贝叶斯算法简介
决策树和朴素贝叶斯算法简介本节主要介绍数据挖掘中常见的分类方法决策树和朴素贝叶斯算法。
决策树算法决策树（Decision Tree，DT）分类法是一个简单且广泛使用的分类技术。
决策树是一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。
树中包含3种结点：根结点、内部结点和叶子结点。
决策树只有一个根结点，是全体训练数据的集合。
树中的一个内部结点表示一个特征属性上的测试，对应的分支表示这个特征属性在某个值域上的输出。
一个叶子结点存放一个类别，也就是说，带有分类标签的数据集合即为实例所属的分类。
1. 决策树案例使用决策树进行决策的过程就是，从根结点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果。
图1 是一个预测一个人是否会购买电脑的决策树。
利用这棵树，可以对新记录进行分类。
从根结点（年龄）开始，如果某个人的年龄为中年，就直接判断这个人会买电脑，如果是青少年，则需要进一步判断是否是学生，如果是老年，则需要进一步判断其信用等级。
图1 预测是否购买电脑的决策树假设客户甲具备以下4 个属性：年龄20、低收入、是学生、信用一般。
通过决策树的根结点判断年龄，判断结果为客户甲是青少年，符合左边分支，再判断客户甲是否是学生，判断结果为用户甲是学生，符合右边分支，最终用户甲落在“yes”的叶子结点上。
所以预测客户甲会购买电脑。
2. 决策树的建立决策树算法有很多，如ID3、C4.5、CART 等。
这些算法均采用自上而下的贪婪算法建立决策树，每个内部结点都选择分类效果最好的属性来分裂结点，可以分成两个或者更多的子结点，继续此过程直到这棵决策树能够将全部的训练数据准确地进行分类，或所有属性都被用到为止。
1）特征选择按照贪婪算法建立决策树时，首先需要进行特征选择，也就是使用哪个属性作为判断结点。
选择一个合适的特征作为判断结点，可以加快分类的速度，减少决策树的深度。
机器学习算法的优劣比较
机器学习算法的优劣比较近年来，机器学习在各行各业中得到了广泛的应用。
随着机器学习算法的发展，人们可以更好地利用数据，从而取得更好的结果。
然而，不同的机器学习算法有其各自的优势和不足。
本文将就此问题，从多个角度对机器学习算法的优劣进行比较。
一、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
该算法的核心思想是利用历史数据来推断未来结果的概率。
该算法的主要优点是：1）它可以处理大量的特征；2）它适用于多分类问题；3）它的学习过程非常快速。
然而，该算法也有一些不足之处，主要包括：1）它假设所有特征之间都是相互独立的，这在实际问题中可能并不成立；2）它对缺失数据敏感。
二、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
该算法的核心思想是通过反复问答问题，从而最终确定结果。
该算法的主要优点是：1）易于理解和解释；2）可以在处理大量数据时取得较好的性能；3）可以同时处理分类和回归问题。
但是，该算法也有一些缺陷，主要包括：1）它可能会很快过拟合；2）当数据集包含噪声时，决策树的性能可能会下降。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大边界分类的算法。
该算法的核心思想是通过找到两个不同类别之间的最大间隔来确定分类边界。
该算法的主要优点是：1）它可以处理高维数据；2）它能够生成精确的模型。
然而，该算法也有一些不足之处，主要包括：1）在处理包含大量特征的数据集时，该算法可能会遇到中等级别的性能问题；2）数据集包含大量噪声或无关特征时，该算法的性能可能会下降。
四、神经网络算法神经网络算法是一种基于神经系统结构的分类算法。
该算法的核心思想是通过多层神经元进行信息传递，从而生成可靠的模型。
该算法的主要优点是：1）它可以使用多种不同的数据类型进行训练；2）它可以在分类和回归问题中取得良好的性能。
但是，该算法也存在一些缺陷，主要包括：1）它对超参数的选择比较敏感；2）它可能会在处理小数据集时过拟合。
综上所述，各种机器学习算法都有其优劣之处。
常见机器学习算法的原理和应用分析
常见机器学习算法的原理和应用分析机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的核心领域之一，是一种通过样本数据对机器进行训练、自主探索特征规律及进行预测、判断等任务的方法。
机器学习算法是机器学习的核心内容，针对不同的问题和数据，具有不同的算法模型。
本文将针对常见机器学习算法的原理和应用进行分析。
一、监督学习算法监督学习算法是最为常见的机器学习算法，它的训练样本包含输入和输出的对应关系。
在监督学习算法中，常用的模型有决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机等。
1. 决策树决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构进行决策分析的算法。
通过将数据样本划分成多个类别，并形成一颗树状结构，确定样本通过树状结构的哪个分支可归属于哪个类别。
在决策树的构建过程中，通常采用递归的形式，对样本数据进行分裂。
具体地，根据所有属性的每个划分，都计算一个信息增益，并选择信息增益最大的属性作为当前节点的划分属性，对该属性进行划分。
直到叶子节点的样本属于同一类，或者节点所代表的属性集合为空时迭代结束。
2. 随机森林随机森林（Random Forest）是一种基于多个决策树构建的集成模型，以降低模型方差，提高模型精度。
随机森林的构建方式是通过对多个决策树在选择属性、分裂点时采用随机方法，形成多个弱分类器，共同进行综合决策。
随机森林的训练过程中，先利用自助式（Bootstrap）采样原始数据形成数据集，再分别随机选择每棵树的属性和分裂点，构建决策树。
最后，通过投票方式将多个决策树的结果进行集成，形成一个最终的整体结果。
3. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理而来的分类算法，其基本思想是通过先验概率和概率密度函数，通过样本数据推导后验概率，最后对样本进行分类。
朴素贝叶斯算法假设所有特征都是相互独立的，并把各个特征的概率合成后，再根据贝叶斯公式计算后验概率，进行分类。
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基础算法学习总结1.朴素贝叶斯学习1.1.算法简介1.2.算法流程朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
分类器训练阶段应用阶段准备工作阶段图1 朴素贝叶斯分类流程可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段：第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分待分类项进行分类，形成训练样本集合。
这一阶段的输入是所有待分类数据，输出是特征属性和训练样本。
这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。
第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。
其输入是特征属性和训练样本，输出是分类器。
这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的公式可以由程序自动计算完成。
第三阶段——应用阶段。
这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类别的映射关系。
这一阶段也是机械性阶段，由程序完成。
1.3. 特征属性划分的条件概率及Laplace 校准由上文看出，计算各个划分的条件概率P(a|y)是朴素贝叶斯分类的关键性步骤，当特征属性为离散值时，只要很方便的统计训练样本中各个划分在每个类别中出现的频率即可用来估计P(a|y)，下面重点讨论特征属性是连续值的情况。
当特征属性为连续值时，通常假定其值服从高斯分布（也称正态分布）。
即：而(|)(,,)i ik i y y P a y g ak ησ=因此只要计算出训练样本中各个类别中此特征项划分的各均值和标准差，代入上述公式即可得到需要的估计值。
另一个需要讨论的问题就是当P(a|y)=0怎么办，当某个类别下某个特征项划分没有出现时，就是产生这种现象，这会令分类器质量大大降低。
为了解决这个问题，我们引入Laplace 校准，它的思想非常简单，就是对没类别下所有划分的计数加1，这样如果训练样本集数量充分大时，并不会对结果产生影响，并且解决了上述频率为0的尴尬局面。
1.4. 算法小结朴素贝叶斯算法的主要原理基本已经做了总结，这里对朴素贝叶斯的优缺点做一个总结。
朴素贝叶斯的主要优点有：1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
2）对小规模的数据表现很好，能够处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。
3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
朴素贝叶斯的主要缺点有：1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。
而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。
对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。
2）需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设，假设的模型可以有很多种，因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。
3）由于我们是通过先验和数据来决定后验的概率从而决定分类，所以分类决策存在一定的错误率。
4）对输入数据的表达形式很敏感。
2. 决策树算法学习2.1. 算法简介决策树是一种通过对历史数据进行测算实现对新数据进行分类和预测的算法。
简单来说决策树算法就是通过对已有明确结果的历史数据进行分析，寻找数据中的特征。
并以此为依据对新产生的数据结果进行预测。
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
不同于贝叶斯算法，决策树的构造过程不依赖领域知识，它使用属性选择度量来选择将元组最好地划分成不同的类的属性。
所谓决策树的构造就是进行属性选择度量确定各个特征属性之间的拓扑结构。
构造决策树的关键步骤是分裂属性。
所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支，其目标是让各个分裂子集尽可能地“纯”。
尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。
分裂属性分为三种不同的情况：1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。
此时用属性的每一个划分作为一个分支。
2、属性是离散值且要求生成二叉决策树。
此时使用属性划分的一个子集进行测试，按照“属于此子集”和“不属于此子集”分成两个分支。
3、属性是连续值。
此时确定一个值作为分裂点split_point，按照>split_point和<=split_point 生成两个分支。
构造决策树的关键性内容是进行属性选择度量，属性选择度量是一种选择分裂准则，是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式方法，它决定了拓扑结构及分裂点split_point 的选择。
2.2. 算法工作原理决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。
从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1：通过该节点的记录数；2：如果是叶子节点的话，分类的路径；3：对叶子节点正确分类的比例。
2.2.1. ID3算法ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain ）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。
其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。
最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。
下面先定义几个要用到的概念。
设D 为用类别对训练元组进行的划分，则D 的熵（entropy ）表示为：21info(D) = -log ()mi i i p p =∑ 其中pi 表示第i 个类别在整个训练元组中出现的概率，可以用属于此类别元素的数量除以训练元组元素总数量作为估计。
熵的实际意义表示是D 中元组的类标号所需要的平均信息量。
我们假设将训练元组D 按属性A 进行划分，则A 对D 划分的期望信息为：而信息增益即为两者的差值：gain()inf ()inf ()A A o D o D =-ID3算法就是在每次需要分裂时，计算每个属性的增益率，然后选择增益率最大的属性进行分裂。
ID3算法的优点是：算法的理论清晰，方法简单，学习能力较强。
其缺点是：只对比较小的数据集有效，且对噪声比较敏感，当训练数据集加大时，决策树可能会随之改变。
2.2.2. C4.5算法C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1：用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2：在树构造过程中进行剪枝；3：能够完成对连续属性的离散化处理；4：能够对不完整数据进行处理。
其中各符号意义与ID3算法相同，然后，增益率被定义为：C4.5算法与其它分类算法如统计方法、神经网络等比较起来有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
2.3. 决策树剪枝在决策树构造时，由于训练数据中的噪音或孤立点，许多分枝反映的是训练数据中的异常，使用这样的判定树对类别未知的数据进行分类，分类的准确性不高。
因此试图检测和减去这样的分支，检测和减去这些分支的过程被称为树剪枝。
树剪枝方法用于处理过分适应数据问题。
通常，这种方法使用统计度量，减去最不可靠的分支，这将导致较快的分类，提高树独立于训练数据正确分类的能力。
决策树常用的剪枝常用的简直方法有两种：预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning)。
预剪枝是根据一些原则及早的停止树增长，如树的深度达到用户所要的深度、节点中样本个数少于用户指定个数、不纯度指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度等。
预剪枝的核心问题是如何事先指定树的最大深度，如果设置的最大深度不恰当，那么将会导致过于限制树的生长，使决策树的表达式规则趋于一般，不能更好地对新数据集进行分类和预测。
除了事先限定决策树的最大深度之外，还有另外一个方法来实现预剪枝操作，那就是采用检验技术对当前结点对应的样本集合进行检验，如果该样本集合的样本数量已小于事先指定的最小允许值，那么停止该结点的继续生长，并将该结点变为叶子结点，否则可以继续扩展该结点。
后剪枝则是通过在完全生长的树上剪去分枝实现的，通过删除节点的分支来剪去树节点，可以使用的后剪枝方法有多种，比如：代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等。
后剪枝操作是一个边修剪边检验的过程，一般规则标准是：在决策树的不断剪枝操作过程中，将原样本集合或新数据集合作为测试数据，检验决策树对测试数据的预测精度，并计算出相应的错误率，如果剪掉某个子树后的决策树对测试数据的预测精度或其他测度不降低，那么剪掉该子树。
2.4. 算法小结决策树算法优点如下：1：决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
2：对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
3：易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
决策树算法缺点如下：1：对连续性的字段比较难预测。
2：对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。
3：当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4：一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。