演算法決策樹

⑴ 常見決策樹分類演算法都有哪些

在機器學習中，有一個體系叫做決策樹，決策樹能夠解決很多問題。在決策樹中，也有很多需要我們去學習的演算法，要知道，在決策樹中，每一個演算法都是實用的演算法，所以了解決策樹中的演算法對我們是有很大的幫助的。在這篇文章中我們就給大家介紹一下關於決策樹分類的演算法，希望能夠幫助大家更好地去理解決策樹。
1.C4.5演算法
C4.5演算法就是基於ID3演算法的改進，這種演算法主要包括的內容就是使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標准；在決策樹構造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對不完整屬性和連續型數據進行處理；使用k交叉驗證降低了計算復雜度；針對數據構成形式，提升了演算法的普適性等內容，這種演算法是一個十分使用的演算法。
2.CLS演算法
CLS演算法就是最原始的決策樹分類演算法，基本流程是，從一棵空數出發，不斷的從決策表選取屬性加入數的生長過程中，直到決策樹可以滿足分類要求為止。CLS演算法存在的主要問題是在新增屬性選取時有很大的隨機性。
3.ID3演算法
ID3演算法就是對CLS演算法的最大改進是摒棄了屬性選擇的隨機性，利用信息熵的下降速度作為屬性選擇的度量。ID3是一種基於信息熵的決策樹分類學習演算法，以信息增益和信息熵，作為對象分類的衡量標准。ID3演算法結構簡單、學習能力強、分類速度快適合大規模數據分類。但同時由於信息增益的不穩定性，容易傾向於眾數屬性導致過度擬合，演算法抗干擾能力差。
3.1.ID3演算法的優缺點
ID3演算法的優點就是方法簡單、計算量小、理論清晰、學習能力較強、比較適用於處理規模較大的學習問題。缺點就是傾向於選擇那些屬性取值比較多的屬性，在實際的應用中往往取值比較多的屬性對分類沒有太大價值、不能對連續屬性進行處理、對雜訊數據比較敏感、需計算每一個屬性的信息增益值、計算代價較高。
3.2.ID3演算法的核心思想
根據樣本子集屬性取值的信息增益值的大小來選擇決策屬性，並根據該屬性的不同取值生成決策樹的分支，再對子集進行遞歸調用該方法，當所有子集的數據都只包含於同一個類別時結束。最後，根據生成的決策樹模型，對新的、未知類別的數據對象進行分類。
在這篇文章中我們給大家介紹了決策樹分類演算法的具體內容，包括有很多種演算法。從中我們不難發現決策樹的演算法都是經過不不斷的改造趨於成熟的。所以說，機器學習的發展在某種程度上就是由於這些演算法的進步而來的。

⑵ 決策樹的演算法有哪些 怎麼學習

決策樹主要的演算法有ID3、C4.5等，具體的程序你可以到CSDN上下載，可以到圖書館看一些相關的簡介。

⑶ 目前比較流行的決策樹演算法有哪些

ID3演算法，最簡單的決策樹
c4.5 是最經典的決策樹演算法，選擇信息差異率最大的作為分割屬性。
CART演算法，適合用於回歸

⑷ 決策樹演算法是按什麼來進行分類的

決策樹演算法是一種逼近離散函數值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數據進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新數據進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。
決策樹方法最早產生於上世紀60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3演算法，此演算法的目的在於減少樹的深度。但是忽略了葉子數目的研究。C4.5演算法在ID3演算法的基礎上進行了改進，對於預測變數的缺值處理、剪枝技術、派生規則等方面作了較大改進，既適合於分類問題，又適合於回歸問題。
決策樹演算法構造決策樹來發現數據中蘊涵的分類規則．如何構造精度高、規模小的決策樹是決策樹演算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本數據集是根據實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用於數據分析處理的數據集。第二步，決策樹的剪枝：決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本數據集（稱為測試數據集）中的數據校驗決策樹生成過程中產生的初步規則，將那些影響預衡准確性的分枝剪除。

⑸ 決策樹演算法梳理是要舉例嗎

決策樹是最經典的機器學習模型之一。它的預測結果容易理解，易於向業務部門解釋，預測速度快，可以處理類別型數據和連續型數據。本文的主要內容如下：
信息熵及信息增益的概念，以及決策樹的節點分裂的原則；
決策樹的創建及剪枝演算法；
scikit-learn中決策樹演算法的相關參數；
使用決策樹預測泰坦尼克號倖存者示例；
scikit-learn中模型參數選擇的工具及使用方法；
聚合（融合）演算法及隨機森林演算法的原理。

⑹ 決策樹演算法有哪些

決策樹演算法有隨機森林，GBDT，XGboost，這些都是基於決策樹的

⑺ 數據挖掘中決策樹演算法

決策樹演算法有很多種，比喻有ID3（利用信息增益來選擇決策變數），C4.5（利用信息增益率來選擇決策變數），CART，chain以及quest等，不同的決策樹適用情況也不一樣，有機會可以多多交流。。

⑻ 決策樹法的計算題

依據y坐標將六個點劃分為兩個子類，水平線上面的兩個點是同一個分類，但是水平線之下的四個點是不純凈的。

對這四個點進行再次分類，以x左邊分類，通過兩層分類，現了對樣本點的完全分類。

決策樹是一種具有樹狀結構的分類和預測工具，其中每個內部節點表示對一個屬性的測試，每個分支表示測試的結果，每個葉節點(終端節點)持有一個類標簽。

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決策樹演算法的關鍵

1、分裂屬性的選擇

即選擇哪個自變數作為樹叉，也就是在n個自變數中，優先選擇哪個自變數進行分叉。

2、樹剪枝

即在構建樹叉時，由於數據中的雜訊和離群點，許多分支反映的是訓練數據中的異常，而樹剪枝則是處理這種過分擬合的數據問題，常用的剪枝方法為先剪枝和後剪枝。

⑼ 如何實現並應用決策樹演算法

基於「純度」的標准不同，有三種演算法：
1.ID3演算法(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)，也是本文要實現的演算法，基於信息增益即信息熵來度量純度
2.C4.5演算法(Classifier 4.5)，ID3 的後繼演算法，也是昆蘭提出
3.CART演算法(Classification And Regression Tree)，基於基尼指數度量純度。

⑽ 決策樹演算法的介紹

決策樹演算法是一種逼近離散函數值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數據進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新數據進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。決策樹方法最早產生於上世紀60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3演算法，此演算法的目的在於減少樹的深度。但是忽略了葉子數目的研究。C4.5演算法在ID3演算法的基礎上進行了改進，對於預測變數的缺值處理、剪枝技術、派生規則等方面作了較大改進，既適合於分類問題，又適合於回歸問題。決策樹演算法構造決策樹來發現數據中蘊涵的分類規則．如何構造精度高、規模小的決策樹是決策樹演算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本數據集是根據實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用於數據分析處理的數據集。第二步，決策樹的剪技：決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本數據集（稱為測試數據集）中的數據校驗決策樹生成過程中產生的初步規則，將那些影響預衡准確性的分枝剪除。