python决策树c4.5例题经典案例
python 决策树 与业务结合案例
python 决策树与业务结合案例决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或预测。
决策树算法非常灵活，能够应用于各种不同的业务场景。
下面列举了十个决策树与业务结合的案例。
1. 信用评估：银行可以使用决策树算法来评估客户的信用情况，根据客户的个人信息和历史数据，预测其是否有偿还贷款的能力。
2. 营销策略：公司可以使用决策树算法来制定营销策略，根据客户的特征和购买行为，预测其是否会购买某个产品，并根据预测结果进行定向推销。
3. 交通事故预测：交通管理部门可以使用决策树算法来预测某个地区在某个时间段内发生交通事故的可能性，以便采取相应的交通管理措施。
4. 疾病诊断：医院可以使用决策树算法来辅助医生进行疾病诊断，根据患者的症状和检查结果，预测其可能患有的疾病，并给出相应的治疗建议。
5. 产品质量控制：制造业可以使用决策树算法来监控产品质量，根据生产过程中的各种参数和质检数据，预测产品是否合格，并及时调整生产参数。
6. 股票交易：投资者可以使用决策树算法来预测股票价格的涨跌趋势，根据股票的历史价格和市场因素，预测未来一段时间内的股票走势，并进行相应的交易策略。
7. 客户流失预测：电信运营商可以使用决策树算法来预测客户是否会流失，根据客户的通话记录、账单信息和投诉记录，预测其是否会转到竞争对手，并采取相应的留存策略。
8. 人才招聘：企业可以使用决策树算法来筛选招聘候选人，根据候选人的简历、面试结果和背景调查，预测其是否适合公司的岗位，并进行招聘决策。
9. 网络安全：网络安全公司可以使用决策树算法来检测网络攻击，根据网络流量的特征和异常行为，预测某个网络是否遭受攻击，并采取相应的防护措施。
10. 电影推荐：在线视频平台可以使用决策树算法来推荐电影给用户，根据用户的观看历史和评分记录，预测其对某个电影的喜好程度，并进行个性化推荐。
以上是十个决策树与业务结合的案例。
决策树算法在各个领域都能发挥重要作用，帮助企业和机构做出准确的决策和预测。
C4.5算法
设样本集S按离散属性F的V个不同的取值划分为，共V个子 集 定义分割信息量Split(S, F)：
那么信息增益率为：
| Sv | | Sv | Split ( S , F ) *log 2 ( ) |S| vV | S |
Gain( S , F ) Split ( S , F )
i 1 C
vVofF
pi log 2 ( pi )
i 1
vVofF
p(v) pvj log 2 ( pvj )
j 1
C
说明：设样本集S 按离散属性F的V 个不同的取值划分为， S1 ,...SV 共V 个子集 其中，pvj 表示Sv中第j类的概率
信息增益率
与ID3不同，C4.5采用基于信息增益率(information Gain Ratio)的方法选择测试属性，信息增益率等于 信息增益对分割信息量的比值。 GainRatio(S,A)=Gain(S,A)/SplitInformation(S,A)
将连续型的属性变量进行离散化处理形成决策树的训练集把需要处理的样本对应根节点或样本子集对应子树按照连续变量的大小从小到大进行排序假设该属性对应的不同的属性值一共有n个那么总共有n1个可能的候选分割阈值点每个候选的分割阈值点的值为上述排序后的属性值中两两前后连续元素的中点用信息增益率选择最佳划分c45属性值缺失缺失值
C4.5算法
1993年由Quilan提出的C4.5算法(对ID3的改
进失值的处理
信息增益率
信息熵 1948年，香农提出了“信息熵”的概念，解决了对系统信 息的量化度量问题。 香农认为信息的准确信息量可以用下面的信息熵公式计算：
Entropy ( S ) pi log 2 ( pi )
案例试题—决策树
案例试题—决策树⼀、2002年案例考试试题——决策树某房地产开发公司对某⼀地块拟定两种开发⽅案。
A⽅案：⼀次性开发多层住宅45000平⽅⽶，需投⼊总成本费⽤9000万元，开发时间18个⽉。
B⽅案：将地块分两期开发，⼀期开发⾼层住宅36000平⽅⽶，需投⼊总成本费⽤8100万元，开发时间15个⽉。
如果⼀期销路好，则⼆期继续开发⾼层住宅36000平⽅⽶，投⼊总费⽤8100万元，如果⼀期销路差，或者暂停开发，或者开发多层住宅22000平⽅⽶，投⼊总费⽤4600万元，开发时间15个⽉。
两⽅案销路好和销路差时的售价和销量情况见下表。
根据经验，多层住宅销路好的概率为0.7，⾼层住宅销路好的概率为0.6，暂停开发每季损失10万元，季利率2％。
问题：1、两⽅案销路好和销路差时季平均销售收⼊各为多少万元（假定销售收⼊在开发时间内均摊）2、⽤决策树做出决策，应采⽤哪个⽅案（计算结果保留两位⼩数）答案：1、A⽅案开发多层住宅：销路好4.5×4800×100％÷6＝3600（万元）销路差4.5×4300×80％÷6＝2580（万元）B⽅案⼀期开发⾼层住宅：销路好3.6×5500×100％÷5＝3960（万元）销路差3.6×5000×70％÷5＝2520（万元）B⽅案⼆期开发⾼层住宅：3.6×5500×100％÷5＝3960（万元）开发多层住宅：销路好2.2×4800×100％÷5＝2112（万元）销路差2.2×4300×80％÷5＝1513.6（万元）2、机会点①净现值的期望值：(3600×0.7＋2580×0.3)×(P/A,2％,6)－9000=(3600×0.7＋2580×0.3)×5.601－9000=9449.69（万元）等额年⾦：9449.69×(A/P,2％,6)=9449.69×1/5.601=1687.14（万元）机会点③净现值的期望值：3960×(P/A，2％，5)×1.0－8100=3960×4.713×1.0－8100=10563.48（万元）等额年⾦：10563.48×(A/P,2％,5)=10563.48×1/4.713=2241.35（万元）机会点④净现值的期望值：－10×(P/A,2％,5)=－10×4.713=－47.13（万元）等额年⾦：－47.13×(A/P,2％,5)=－47.13×1/4.713=－10.00（万元）机会点⑤净现值的期望值：(2112×0.7＋1513.6×0.3)×(P/A,2％,5)－4600=(2112×0.7＋1513.6×0.3)×4.713－4600=4507.78（万元）等额年⾦：4507.78×(A/P,2％,5)=4507.78×1/4.713=956.46（万元）根据计算结果判断，B⽅案在⼀期开发⾼层住宅销路差的情况下，⼆期应改为开发多层住宅。
人工智能决策树例题经典案例
人工智能决策树例题经典案例一、经典案例：天气预测决策树在天气预测中有广泛应用，下面是一个关于是否适宜进行户外运动的示例：1. 数据收集：- 温度：高（>30℃）/中（20℃-30℃）/低（<20℃）- 降水：是/否- 风力：高/中/低- 天气状况：晴朗/多云/阴天/雨/暴雨- 应该户外运动：是/否2. 构建决策树：- 根据温度将数据分为三个分支：高温、中温、低温- 在每个分支中，继续根据降水、风力和天气状况进行划分，最终得到是否适宜户外运动的决策3. 决策树示例：温度/ / \高温中温低温/ | | \ |降水无降水风力适宜/ \ | | / \是否高中低| |不适宜适宜- 如果温度是高温且有降水，则不适宜户外运动- 如果温度是高温且无降水，则根据风力判断，如果风力是高，则不适宜户外运动，如果风力是中或低，则适宜户外运动 - 如果温度是中温，则不论降水和风力如何，都适宜户外运动- 如果温度是低温，则需要考虑风力，如果风力是高，则适宜户外运动，如果风力是中或低，则不适宜户外运动4. 参考内容：决策树的构建和应用：决策树通过对输入特征进行划分，构建了一棵树形结构，用于解决分类或回归问题。
构建决策树主要包括数据预处理、特征选择、划分策略和停止条件等步骤。
特征选择可以使用信息增益、基尼指数等算法，划分策略可以使用二叉划分或多叉划分，停止条件可以是叶子节点纯度达到一定阈值或达到预定的树深度。
决策树的应用包括数据分类、特征选择和预测等任务。
天气预测案例中的决策树：将天气预测问题转化为分类问题，通过构建决策树，可以得到识别是否适宜户外运动的规则。
决策树的决策路径可以用流程图或树状图表示，帮助理解和解释决策过程。
决策树的节点表示特征值，分支表示判断条件，叶子节点表示分类结果。
决策树的生成算法可以基于启发式规则或数学模型，如ID3、C4.5、CART等。
决策树的优缺点：决策树具有可解释性强、易于理解和实现、能处理非线性关系等优点。
C4.5算法
ID3算法与C4.5算法ID3算法ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。
该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已，数学才是基础，如：朴素贝叶斯分类，小波聚类，尤其是我正在搞的支持向量机，它就是高等代数，空间解析几何，概率统计的综合应用。
记得读本科时，朱琛学姐说过,数学学得再好也不为过。
我现在深刻体会到了。
信息熵就是一组数据包含的信息，概率的度量。
一组数据越有序信息熵也就越低，极端时如果一组数据中只有一个非0，其它都是0，那么熵等于0，因为只有可能是这个非0的情况发生，它给人们的信息已经确定了，或者说不含有任何信息了，因为信息熵含量为0。
一组数据越无序信息熵也就越高，极端时如果一组数据均匀分布，那么它的熵最大，因为我们不知道那种情况发生的概率大些。
假如一组数据由{d1,d2,...,dn}构成，其和是sum,那么求信息熵的公式是。
分类预测算法属于有指导学习，方法是通过训练数据，按照参考属性对目标属性的依赖程度对参考属性分级别处理，这种分级别处理体现在创建决策树，目的是通过生成的判别树，产生规则，用来判断以后的数据。
以如下数据为例：共14条记录，目标属性是，是否买电脑，共有两个情况，yes或者no。
参考属性有4种情况，分别是，age,income,student,credit_rating。
属性age有3种取值情况，分别是,youth,middle_aged,senior,属性income有3种取值情况，分别是,high,medium,low,属性student有2种取值情况，分别是，no,yes,属性credit_rating有2种取值情况，分别是fair,excellent。
我们先求参考属性的信息熵：，式中的5表示5个no,9表示9个yes,14是总的记录数。
决策树C4.5算法总结
即选择outlook作为决策树的根节点时，信息增益为0.94-0.693=0.247，然后计算 outlook属性的熵，得增益比。同样方法计算当选择temperature、humidity、 windy作为根节点时系统的信息增益和属性熵，选择增益比最大的作为最终的根 节点。
选择节点分裂属性的问题
• ID3算法：使用信息增益作为选择节点分裂属性 的指标。增益准则的一个缺陷是它偏向于选择具 有更多取值的属性作为节点分裂属性。 • C4.5算法：使用信息增益率作为选择节点分裂属 性的指标，克服了ID3算法的缺点。
过拟合问题
• 过拟合：有监督的算法需要考虑泛化能力，在有限样本的 条件下，决策树超过一定规模后，训练错误率减小，但测 试错误率会增加。 • 剪枝：控制决策树规模的方法称为剪枝，一种是先剪枝， 一种是后剪枝。所谓先剪枝，实际上是控制决策树的生长； 后剪枝是指，对完全生成的决策树进行修剪。 • 先剪枝： 1) 数据划分法。划分数据成训练样本和测试样本，使用用训练 样本进行训练，使用测试样本进行树生长检验。 2) 阈值法。当某节点的信息增益小于某阈值时，停止树生长。 3) 信息增益的统计显著性分析。从已有节点获得的所有信息增 益统计其分布，如果继续生长得到的信息增 益与该分布相比 不显著，则停止树的生长。 优点：简单直接； 缺点：对于不回溯的贪婪算法，缺乏后效性考虑，可能导致树 提前停止。
决策树的经典算法：ID3与C4.5
第１ ７卷第 ５期
四川文理 学 院学报 （ 自然 科学 ）
２０ ０７年 ９月
Ｓｐ２０ ｅ ．０ ７
Ｖ １１ Ｎ ． Ｓｃ ｕ ｎ Ｕ ｉｅ ｓ ｙｏ ｔ ａ ｄ Ｓ ｉ ｃ ｏ ｒａ （ ｔｒｌ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ｏ．７ ｏ ５ ｉ ａ ｎｖ ｒｉ ｆ ｓ ｎ ｃ ｎ ｅＪ ｕ ｎ ｌＮａｕ ａ ｉ ｅＥ ｉｏ ） ｈ ｔ Ａｒ ｅ Ｓ ｎ ｉ
大。有大量的学者围绕该算法作 了广泛 的研究 ， 并提出了
多种改 进算法 。下 面对 Ｉ３ 法进行详 细 的叙述 。 Ｄ 算 决 策树 的生成过 程也就 是一个 树的节点 的选择过程 ： Ｓ ｐ ． 算所有 属性 的信息 增 益 ， ｔ １计 ｅ 选择 信 息 增 益最 大
的属性 作为根 节点 ； （） １ 计算 给定 的训练数据 集分类 的信息 期望 ， 记 ： 练数 据 集 为 Ｄ， 为 ｋ类 ， 即 ｋ个 子 集 ： ， 训 分 也 Ｄ，
ｌ ６
， 表示把 训练数 据集 Ｄ， 划分为 类 的不 确定性程 度 。
设训 练数据 集分 为两类 ： ， ， Ｄ，Ｄ ，
若： 训练数据集属于这两类的概率 均为 ０５这时的不确 ．， 定程度最大 ， 则对应的期望信息 ： ：一 Ｑ５・ｏ ．： ， ２× ｌ ｏ １ ｇ 若： 训练 数据 集属于这两 类 的概率 均 分别 为 ０２０８ ．、 ， ．
Ｄ： … ， ， ，
３ 算 法是决 策树算法 的代表 ， ） …在 此之后 的多种 决策树 算 法都是在 Ｉ３ 法 的基 础上 加 以改进 而 实 现 的。它 在选 Ｄ算 择 决策树各 级节点 上 的属 性时 ， 择标 准是选 用最 大信 其选 息增益 的属 性 ， 就使 得 在 每 一 个 非 叶 节 点 上 进行 测试 这
C4.5决策树法在高校贫困生认定中的应用
０ 引 言
高 校贫 困生认定 是 一项 每年 必须 重复 的烦 琐 而又 重要 的工 作 ， 准 确 性直 接 影 响 到 高校 贫 困 生 资助 的 其
摘 要 ： 确 认 定 贫 困 生 资格 ， 高校 公 平 、 正 、 理 分 配 国 家 资助 资 源 的 先 决 条 件 ． 数 据 挖 掘 的 决 策 树 方 法 准 是 公 合 将 引入 高校 贫 困 生 资 格认 证 分 析 中 ， 用 ｃ ． 利 ４ ５算法 创 建 决 策 树 ， 掘 学 生 信 息和 贫 困种 类 关 系的 历 史 数 据 ， 立 学 挖 建 生 信 息一 贫 困 种 类 智 能 评 价 模 型 ． 过 实验 仿 真 发 现 ，４ ５决 策 树 算 法取 得 了较 为理 想 的 分 类 预 测 效 果 ． 通 ｃ． 关 键 词 ： ４ ５算 法 ； 策 树 ； 困 生认 定 Ｃ． 决 贫
则 —— 贫 困种 类智 能评 价模 型．
我们 对计 算机 系 ２ ０ ０ ９级 ４ ５名学 生 ２ ｌ— ２ １ 学年 的信 息建立 数据 表 ， 行分 析 和处理 ， 中包括 学 生 Ｏ０ ０１ 进 其
基本 信息 、 生父母 的基本情 况 、 学 学生 父母 经济 情况 、 学生 家 庭 的债 务情 况 及贫 困种类 ． 过数 据 清 洗 、 据 通 数
并进 行 比较 ， 选取 信 息增益 值 最大 的 Ａ 作 为该 连续属 性 的断点 ， 属性值 设 置为 ［ ， Ａ ］和 ［ ＭＡ ． 把 Ⅳ， Ａ ， Ｘ］
ｃ． ４ ５算法 是 一个 循环 、 递归 的过 程 ， 心 部分 的描述 如 下 核 ． Ｄ ｃｓｏ Ｔｅ ４ （ Ｃ， ） ．参 数 ： ｅ ｉ ｎ ｒｅＣ ５ Ｒ， Ｓ ／： ｉ ｃ Ｒ表 示判 定对 象属性 ， ｃ表 示 目标属 性 ， 示训 练集 ／ Ｓ表
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一、概述
Python是一种高效的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。
决策树是一种常用的机器学习算法，C4.5是其中一种经典的决策树算法。
本文将以Python为工具，以C4.5算法为基础，通过经典案例的解析，深入探讨C4.5决策树算法的原理和实践应用。
二、C4.5算法介绍
1. C4.5算法是基于信息熵的一种决策树算法，其主要目的是通过对训练数据的分析，构建出一颗能够高效分类的决策树。
2. C4.5算法的关键步骤包括：计算信息增益、选择最优特征、递归构建决策树、处理缺失值等。
3. C
4.5算法对连续型特征的处理采用二分策略，对离散型特征的处理采用多分策略，能够有效地处理不同类型的数据。
三、经典案例分析
1. 数据准备
我们以一个经典的鸢尾花数据集为例，数据集包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等特征，以及鸢尾花的种类标签。
2. 数据预处理
我们首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据划
分等步骤，以确保数据的质量和准确性。
3. 模型训练
接下来，我们使用Python中的决策树库来训练C4.5决策树模型，通
过对训练数据的拟合，构建出一颗能够有效分类的决策树。
4. 模型评估
我们使用测试数据来评估模型的性能，包括准确率、召回率等指标，
以验证模型的有效性和泛化能力。
四、Python实践
1. 数据分析
我们可以使用Pandas库对数据集进行加载和分析，通过统计分析和
可视化等手段，对数据的特征和分布进行深入了解。
2. 模型构建
在Python中，我们可以使用scikit-learn等机器学习库来构建C4.5
决策树模型，通过设置参数、训练模型等步骤，得到一颗高效的决策
树模型。
3. 模型调优
在实践中，我们可以通过交叉验证、网格搜索等技术，对模型进行进
一步优化，以获得更好的分类效果。
4. 模型应用
我们可以将训练好的决策树模型应用到新的数据中，进行预测和分类，以解决实际的分类问题。
五、总结与展望
C4.5决策树算法作为经典的机器学习算法，在实际应用中具有广泛的
价值和意义。
通过Python工具的应用，我们可以更加深入地理解
C4.5算法的内在原理和实践技巧，提高数据分析和模型构建的效率和准确性。
未来，随着人工智能技术的不断发展，C4.5算法和Python 工具将会在更多领域展现出其强大的应用潜力。
六、参考文献
1. Quinlan J R. C4.5: programs for machine learning[J]. 1993.
2. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, et al. Scikit-learn: Machine learning in Python[J]. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12: 2825-2830.
七、致谢
感谢所有对本文提供支持和帮助的朋友们，也感谢Python和机器学习领域的众多研究者和开发者，为我们提供了如此优秀的工具和理论支持。
六、案例分析
在机器学习和数据分析领域，使用经典案例进行分析是非常重要的。
现在，让我们来深入分析一个实际的案例，以展示C4.5决策树算法在Python中的应用。
我们选取了一个鸢尾花的数据集作为案例，在这个数据集中，我们拥有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度，以及鸢尾花的三个种类标签：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）、维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。
我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据划分等步骤。
数据清洗是为了处理可能存在的缺失值、异常值等问题，以保证数据的质量和准确性。
特征选择是为了确定哪些特征对分类起到了重要作用，从而减少建模的复杂度。
数据划分则是为了将数据集划分成训练集和测试集，以便对模型进行有效的训练和评估。
在数据准备工作完成后，我们就可以使用Python中的决策树库来训练C4.5决策树模型。
通过对训练数据的拟合，我们可以构建出一颗能够有效分类的决策树。
这个过程中，我们需要选择合适的参数，并通过交叉验证等技术来调优模型，以获得更好的分类效果。
接下来，我们使用测试数据来评估模型的性能，包括准确率、召回率等指标。
通过对比模型在训练集和测试集上的表现，我们可以验证模型的有效性和泛化能力。
如果模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差，可能存在过拟合的问题，需要进一步优化模型。
随着Python在数据领域的广泛应用和机器学习库的不断完善，使用Python进行数据分析和模型构建变得更加便捷和高效。
Python的简洁的语法和丰富的第三方库，使得我们能够快速地完成数据处理、特征工程、模型构建等工作，同时还能够利用可视化工具来直观地展示数据分布和模型效果。
七、Python实践
在Python中，我们可以使用Pandas库对数据集进行加载和分析。
Pandas是Python中一个强大的数据分析工具，它提供了灵活的数据结构和数据处理方法，能够帮助我们快速地完成数据的预处理和分析
工作。
通过统计分析和可视化等手段，我们可以深入了解数据的特征
和分布，为后续的模型构建工作提供重要依据。
除了Pandas，Python中还有众多机器学习库可以帮助我们构建C4.5决策树模型，比如Scikit-learn。
Scikit-learn是一个简单而高效的数
据挖掘和数据分析工具，它支持各种监督学习和无监督学习方法，包
括分类、回归、聚类等多种任务。
通过简单的几行代码，我们就可以
构建出一颗高效的C4.5决策树模型，并对其进行训练和测试。
在模型构建完成后，我们还可以使用Scikit-learn等库来对模型进行调优。
我们可以通过网格搜索（Grid Search）等技术来寻找最优的参数组合，从而提高模型的性能。
还可以使用交叉验证等方法来评估模型
的泛化能力，确保模型的稳健性和有效性。
我们可以将训练好的决策树模型应用到新的数据中，进行预测和分类。
通过Python的简洁优雅的语法和丰富的库函数，我们可以轻松地将
模型集成到实际应用中，为决策制定和问题解决提供有效支持。
八、总结与展望
C4.5决策树算法作为经典的机器学习算法，在实际应用中具有广泛的价值和意义。
通过Python工具的应用，我们可以更加深入地理解
C4.5算法的内在原理和实践技巧，提高数据分析和模型构建的效率和准确性。
在未来，随着人工智能技术的不断发展，C4.5算法和Python工具将会在更多领域展现出其强大的应用潜力。
通过本文对C4.5决策树算法在Python中的经典案例分析和实践，相信读者对C4.5算法和Python工具的应用有了更深入的了解。
希望本文能够为数据分析和机器学习领域的初学者提供一些指导和帮助，也为专业人士提供一些启发和思路。
在未来的学习和工作中，让我们继续探索数据科学的世界，不断学习和实践，为推动人工智能技术的发展贡献自己的一份力量。
九、参考文献
1. Quinlan J R. C4.5: programs for machine learning[J]. 1993.
2. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, et al. Scikit-learn: Machine learning in Python[J]. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12: 2825-2830.
十、致谢
感谢所有对本文提供支持和帮助的朋友们，感谢Python和机器学习领域的众多研究者和开发者，也感谢广大读者对本文的关注和支持。
祝愿大家在数据科学的旅程中不断进步，创造更多的价值和成就。