决策树方法应用实例
决策树算法介绍（DOC）
决策树算法介绍（DOC）3.1 分类与决策树概述3.1.1 分类与预测分类是⼀种应⽤⾮常⼴泛的数据挖掘技术，应⽤的例⼦也很多。
例如，根据信⽤卡⽀付历史记录，来判断具备哪些特征的⽤户往往具有良好的信⽤；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。
这些过程的⼀个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计⼀个特定属性的值。
例如在信⽤分析案例中，根据⽤户的“年龄”、“性别”、“收⼊⽔平”、“职业”等属性的值，来估计该⽤户“信⽤度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例⼦中，所研究的属性“信⽤度”是⼀个离散属性，它的取值是⼀个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。
还有⼀种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下⼀个交易⽇的⼤盘指数，这⾥所研究的属性“⼤盘指数”是⼀个连续属性，它的取值是⼀个实数。
那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。
总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。
3.1.2 决策树的基本原理1.构建决策树通过⼀个实际的例⼦，来了解⼀些与决策树有关的基本概念。
表3-1是⼀个数据库表，记载着某银⾏的客户信⽤记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“⽉薪”、......、“信⽤等级”，每⼀⾏是⼀个客户样本，每⼀列是⼀个属性（字段）。
这⾥把这个表记做数据集D。
银⾏需要解决的问题是，根据数据集D，建⽴⼀个信⽤等级分析模型，并根据这个模型，产⽣⼀系列规则。
当银⾏在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、⽉薪等属性，来预测其信⽤等级，以确定是否提供贷款给该⽤户。
这⾥的信⽤等级分析模型，就可以是⼀棵决策树。
在这个案例中，研究的重点是“信⽤等级”这个属性。
给定⼀个信⽤等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信⽤等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信⽤等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某⼀类别中去。
决策树算法
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第一节 决策树算法原理
优点： 使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能用属性 →结论的方式表达出来，就能用该算法学习； 决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合； 分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的 路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解； 决策树方法具有较高的分类精确度。
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第一节 决策树算法原理
决策树算法的大体框架都是一样的，都采用了贪心（非回 溯的）方法来以自顶向下递归的方式构造决策树。 它首先根据所使用的分裂方法来对训练集递归地划分递归 地建立树的节点，直至满足下面两个条件之一，算法才停 止运行：（ 1）训练数据集中每个子集的记录项全部属于 一类或某一个类占压倒性的多数；（2）生成的树节点通 过某个终止的分裂准则；最后，建立起决策树分类模型。
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第一节 决策树算法原理
缺点： 不易处理连续数据。数据的属性必须被划分为不同的类别 才能处理，但是并非所有的分类问题都能明确划分成这个 区域类型； 对缺失数据难以处理，这是由于不能对缺失数据产生正确 的分支进而影响了整个决策树的生成； 决策树的过程忽略了数据库属性之间的相关性。
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第一节 决策树算法原理
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2.1 ID3算法
属性选择度量 在树的每个节点上使用信息增益（information gain）度量选 择测试属性。这种度量称作属性选择度量或分裂的优良性度 量。 选择具有最高信息增益（或最大信息熵压缩）的属性作为当 前节点的测试属性。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”。 这种信息理论方法使得对一个对象分类所需的期望测试数目 达到最小，并确保找到一棵简单的（但不必是最简单的）树。
第四节决策树方法
第四节决策树方法第四节决策树方法一决策树结构利用决策树形图进行决策分析的方法称为决策树分析法。
当决策涉及多方案选择时，借助由若干节点和分支构成的树状图形，可形象地将各种可供选择的方案、可能出现的状态及其概率，以及各方案在不同状态下的条件结果值简明地绘制在一张图标上，以便讨论研究。
决策树形图的优点在于系统地、连贯地考虑各方案之间的联系，整个决策分析过程直观易懂、清晰明了。
决策树形图可分为单阶段决策树和多阶段决策树。
单阶段决策树是指决策问题只需进行一次决策活动，便可以选出理想的方案。
单阶段决策树一般只有一个决策节点。
如果所需决策的问题比较复杂，通过一次决策不能解决，而是要通过一系列相互联系的决策才能选出最满意方案，这种决策就称为多阶段决策。
多阶段决策的目标是使各次决策的整体效果达到最优。
决策树分析法是进行风险型决策分析的重要方法之一。
该方法将决策分析过程以图解方式表达整个决策的层次、阶段及其相应决策依据，具有层次清晰、计算方便等特点，因而在决策活动中被广泛运用。
决策树基本模型决策树又称决策图，是以方框和圆圈及节点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构图。
单阶段决策树如图所示：决策树所用图解符号及结构：（1）决策点：它是以方框表示的节点。
一般决策点位于决策树的最左端，即决策树的起点位置，但如果所作的决策属于多阶决策，则决策树图形的中间可以有多个决策点方框，以决策树“根”部的决策点为最终决策方案。
（2）方案枝：它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选方案。
方案枝表示解决问题的途径，通常是两枝或两枝以上。
（3）状态节点：在每个方案枝的末端画上一个“○”并注上代号叫做状态节点。
状态节点是决策分枝的终点，也是表示一个备选方案可能遇到的自然状态的起点。
其上方的数字表示该方案的期望损益值。
（4）概率枝：从状态节点引出的若干条直线叫概率枝，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。
第10章 决策树
的算法，其剪枝的方法也不尽相同。常用的剪枝方法有预剪枝和后剪枝两种。例如CHILD和C5.0采用预剪枝，CART则采用后
剪枝。
（1）预剪枝：是指在构建决策树之前，先指定好生长停止准则(例如指定某个评估参数的阈值)，此做法适合应用于大规模
和CART几乎同时被提出，但都采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
决策树算法
算法描述
ID3算法
其核心是在决策树的各级分裂节点上，使用信息增益作为分裂变量的选择标准，来帮助确定生成每个节点时所
应采用的合适自变量
C4.5算法
C4.5决策树算法相对于ID3算法的重要改进是使用信息增益率来选择节点属性。C4.5算法可以克服ID3算法存在
示自变量A的信息熵。
C5.0算法是由计算机科学家J.Ross Quinlan为改进他之前的算法C4.5开发的新版本。该算法增强了对大量数据的处理能力，
并加入了Boosting以提高模型准确率。尽管Quinlan将C5.0算法销售给商业用户，但是该算法的一个单线程版本的源代码
是公开的，因此可以编写成程序，R中就有相应的包实现C5.0算法。
用log函数。可见，发生的概率p越大，其不确定性越低。
考虑到信源的所有可能发生的事件，假设其概率为{1 , 2 , … , }，则可以计算其平均值（数学期望），该值被称为信息熵或者经验熵。假设S是s
个数据样本的集合，假定离散变量有m个不同的水平： ( = 1,2, … , )，假设 是类 中的样本数。对一个给定的样本，它总的信息熵为：
CART算法正好适用于连续型特征。CART算法使用二元切分法来处理连续型变量。而使用二元切分法则易于对树构建过程进行调整。
决策树的使用方法详解
决策树的使用方法详解决策树是一种常见的机器学习算法，它被广泛应用于分类和回归问题的解决中。
决策树通过一系列的判断条件将数据分成不同的类别或者预测出一个连续的数值。
在本文中，将详细介绍决策树的使用方法，包括数据准备、模型训练和评估等内容。
数据准备在使用决策树之前，首先需要准备好数据。
通常来说，决策树适用于结构化数据，这意味着数据应该是以表格形式存在的，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
在数据准备阶段，需要进行数据清洗、特征选择和特征预处理等工作。
数据清洗主要是处理缺失值和异常值，特征选择是指从所有特征中选择出对模型预测有影响的特征，特征预处理则包括对特征进行归一化、标准化等操作。
模型训练一旦数据准备完毕，就可以开始训练决策树模型了。
决策树的训练过程就是根据输入的训练数据，构建一个树形结构。
在构建树的过程中，需要选择合适的划分属性和划分点。
划分属性指的是在每个节点上用来分割数据的特征，划分点则是指在划分属性上的取值点。
常用的划分准则有基尼指数和信息增益等。
基尼指数是一种衡量数据不纯度的指标，信息增益则是指在每个节点上选择合适的划分属性和划分点，使得子节点的纯度最大程度提高。
评估与优化模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的常用方法包括交叉验证和留出法。
交叉验证是将训练集分成若干份，每次取一份作为验证集，其余的作为训练集，重复若干次取平均值。
留出法则是将数据集划分成训练集和测试集，分别用来训练和测试模型。
模型优化则包括调参和特征选择等工作。
调参是指在模型训练过程中，调整模型的超参数以获得更好的性能，特征选择则是指在模型训练过程中，选择对模型性能有影响的特征。
实际应用决策树在实际应用中有着广泛的应用。
比如在金融领域，可以用决策树来预测客户是否会逾期，帮助银行进行信用评分。
在医疗领域，可以用决策树来预测患者的疾病风险，帮助医生制定治疗方案。
在电商领域，可以用决策树来预测用户的购买行为，帮助企业进行精准营销。
使用决策树进行分类和回归的方法
使用决策树进行分类和回归的方法决策树是一种常见且简单易懂的机器学习算法，在数据分类和回归问题中经常被使用。
它通过构建树状结构来进行决策，将数据集分割成多个子集，每个子集对应一个决策节点。
本文将介绍使用决策树进行分类和回归的方法，并探讨其优缺点以及应用场景。
第一部分：决策树分类方法决策树分类方法是指利用决策树模型对给定数据进行分类的过程。
其基本原理是通过特征选择、节点划分、树构建和剪枝等步骤来生成一个高效、准确的分类器。
1. 特征选择：特征选择是决策树分类的第一步，它决定了每个节点应该选择哪个特征进行划分。
常用的特征选择算法包括信息增益、信息增益率和基尼系数等，这些算法都是通过计算特征的纯度或不确定性来选择最优的特征。
2. 节点划分：节点划分是指根据选择的特征将数据集分割成多个子集的过程。
划分过程一般根据特征的取值将数据分成多个不同的子集，直到所有数据都属于同一类别或达到停止条件。
3. 树构建：树构建是将选择的特征逐步添加到决策树中的过程。
树构建过程中，可以采用递归算法或迭代算法来生成一个完整的决策树。
4. 剪枝：剪枝是为了避免过拟合现象，提高决策树的泛化能力。
剪枝可以通过预剪枝和后剪枝两种方式进行，预剪枝是在树构建过程中，判断是否继续划分节点；后剪枝是在树构建完成后，通过剪枝来优化决策树模型。
第二部分：决策树回归方法决策树回归方法是指利用决策树模型对给定数据进行回归的过程。
与分类相比，回归问题更关注预测数值型数据。
1. 划分依据：决策树回归方法中，每个节点的划分依据不再是纯度或不确定性的度量，而是基于平方误差、均方差或平均绝对误差等度量指标。
划分依据是为了找到能够使子集数据的目标值尽量接近的特征。
2. 节点划分和树构建：节点划分和树构建的过程与分类问题类似，不同之处在于目标值的处理。
在回归问题中，节点划分过程应根据目标值的大小将数据集划分成多个子集。
3. 预测值计算：决策树回归模型的预测值是通过对决策树进行遍历，找到与待预测样本最匹配的叶子节点，并返回该节点的目标值作为预测结果。
决策树算法在金融行业中的使用方法
决策树算法在金融行业中的使用方法在金融行业中，决策树算法被广泛应用于风险评估、贷款申请审核、信用评级和投资决策等方面。
决策树算法是一种基于树状结构的监督学习算法，通过对数据集进行划分和分类，帮助金融从业者做出重要判断和决策。
决策树算法的核心思想是通过对已有数据集的分析，构建一个决策树模型，以解决分类和回归问题。
决策树的每个节点代表一个问题或判断条件，而每个分支代表该问题的不同答案或条件满足情况。
通过不断进行问题的提问和答案的选择，最终到达叶子节点，得到最终的分类结果或决策。
在金融行业中，决策树算法的应用主要分为以下几个方面：1. 风险评估和信用评级：金融机构经常需要对借款人的信用风险进行评估，并根据评估结果作出放款决策。
决策树算法可以通过对客户的个人信息、收入状况、职业类型和历史信用记录等数据进行分析和学习，从而判断借款人的信用等级。
通过构建决策树模型，可以自动生成评估模型，帮助金融机构更准确地判断客户的信用等级，从而更好地控制风险。
2. 贷款申请审核：决策树算法也可以用于贷款申请的审核过程中。
金融机构可以根据借款人的个人信息、信用记录、财务状况等因素构建决策树模型，根据模型的结果自动判断贷款申请是否通过或需要进一步审批。
通过决策树算法，可以实现自动化的贷款审核过程，并提高审核的效率和准确性。
3. 投资决策：决策树算法可以用于辅助投资决策。
投资者可以通过对不同投资标的的相关数据进行学习和分析，构建决策树模型，并根据模型提供的建议进行投资决策。
例如，根据股票的历史数据、公司业绩和市场环境等因素构建决策树模型，有助于判断该股票的投资潜力和风险。
通过决策树算法，投资者可以更加客观地评估不同投资标的，从而做出更明智的投资决策。
4. 欺诈检测：金融行业对于欺诈行为的检测尤为重要。
决策树算法可以通过对大量的交易数据进行学习和分析，构建欺诈检测模型，帮助金融机构及时发现潜在的欺诈行为。
例如，通过对交易金额、交易地点、交易时间和用户行为等多个因素进行分析，可以构建决策树模型进行欺诈风险的预测和识别。
decisiontreeclassifier实例 -回复
decisiontreeclassifier实例-回复DecisionTreeClassifier是一种机器学习算法，用于分类和回归问题。
它是基于决策树的方法，在训练过程中构建一棵树来进行预测和决策。
本文将介绍DecisionTreeClassifier的原理、应用、参数调优方法和优缺点。
第一步：了解决策树算法的原理决策树算法是一种通过树状图来进行决策的方法。
它模拟人类决策的过程，将数据集划分成不同的节点，每个节点代表一个特征，通过特征的值来进行判断和分类。
决策树的每个内部节点都包含一个特征，叶子节点代表最终的分类结果。
第二步：了解DecisionTreeClassifier的应用领域DecisionTreeClassifier广泛应用于各个领域的分类问题。
例如，在医学领域，可以使用DecisionTreeClassifier来预测患者是否患有某种疾病；在金融领域，可以使用DecisionTreeClassifier来预测客户是否具有信用风险；在市场营销中，可以使用DecisionTreeClassifier来确定某个用户是否对特定产品感兴趣。
第三步：学习使用DecisionTreeClassifier的基本步骤使用DecisionTreeClassifier，首先需要导入相应的库，例如sklearn库。
然后，加载数据集，将数据集分为训练集和测试集。
接下来，创建一个DecisionTreeClassifier的实例，设置相应的参数。
然后，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。
最后，可以使用训练好的模型来预测新的数据。
第四步：了解DecisionTreeClassifier的参数调优方法DecisionTreeClassifier有许多可调节的参数，可以根据需求进行调优。
其中一些重要的参数包括最大深度（max_depth）、最小样本分割数（min_samples_split）和最小叶子样本数（min_samples_leaf）。