决策树是什么_决策树是什么算法

决策树基本概念及算法优缺点

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构. 决策树由结点和有向边组成. 结点有两种类型: 内部结点和叶. 内部表示一个特征或属性, 叶表示一个类.

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决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型.

分类树--对离散变量做决策树

回归树--对连续变量做决策树

优点:

(1)速度快: 计算量相对较小, 且容易转化成分类规则. 只要沿着树根向下一直走到叶, 沿途的分裂条件就能够确定一条分类的谓词.

(2)准确性高: 挖掘出来的分类规则准确性高, 便于理解, 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要, 即可以生成可以理解的规则.

(3)可以处理连续和种类字段

(4)不需要任何领域知识和参数设

(5)适合高维数据

缺点:

(1)对于各类别样本数量不一致的数据, 信息增益偏向于那些更多数值的特征

(2)容易过拟合

(3)忽略属性之间的相关性

若一事有k种结果, 对应概率为 , 则此发生后所得到的信息量I为:

给定包含关于某个目标概念的正反样例的样例集S, 那么S相对这个布尔型分类的熵为:

其中 代表正样例, 代表反样例

设随机变量(X,Y), 其联合分布概率为P(X=xi,Y=yi)=Pij, i=1,2,...,n;j=1,2,..,m

则条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性, 其定义为X在给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望

在Hunt算法中, 通过递归的方式建立决策树.

使用信息增益, 选择 信息增益 的属性作为当前的测试属性

ID3( Examples,Target_attribute,Attributes )

Examples 即训练样例集. Target_attribute 是这棵树要预测的目标属性. Attributes 是除目标属性外供学习到的决策树测试的属性列表. 返回能正确分类给定 Examples 的决策树.

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False)

限制决策树层数为4的DecisionTreeClassifier实例

This plot compares the decision suces learned by a dcision tree classifier(first column), by a random forest classifier(second column), by an extra-trees classifier(third column) and by an AdaBoost classifier(fouth column).

Output:

A comparison of a sral classifiers in scikit-learn on synthetic datasets.

The point of this examples is to illustrate the nature of decision boundaries of different classifiers.

Particularly in high-dimensional spaces, data can more easily be separated linearly and the simplicity of classifiers such as Bayes and linear SVMs might lead to better generalization than is achid by other classifiers.

This example fits an AdaBoost decisin stump on a non-linearly separable classification dataset comed of two "Gaussian quantiles" clusters and plots the decision boundary and decision scores.

Output:

什么是决策树？

"机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根到该叶所经历的路径所表示的对象的值。决策树单一输出，若欲有复数输出，可以建立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

一个决策树包含三种类型的：

决策：通常用矩形框来表示

机会：通常用圆圈来表示

终结点：通常用三角形来表示

决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。

决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示：

(x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)

相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。"

决策树主要解决什么问题

决策树是一种解决分类问题的算法。

决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。每个决策或都可能引出两个或多个，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。

决策树的适用范围：

科学地决策是现代管理者的一项重要职责。我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若干个可行性方案制定出来了，分析一下企业内、外部环境，大部分条件是己知的，但还存在一定的不确定因素。

每个方案的执行都可能出现几种结果，各种结果的出现有一定的概率，企业决策存在着一定的胜算，也存在着一定的风险。这时，决策的标准只能是期望值。即，各种状态下的加权平均值。针对上述问题，用决策树法来解决不失为一种好的选择。

决策树指的是什么

决策树

决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况。左端圆圈为树根表示决策结点；由决策结点引出的直线，形似树枝，称为条件技，每条树枝代表一个条件；中间的圆圈称为条件结点；右端的实心圆表示决策结果。决策树中条件结点以及每个结点所引出条件技的数量依具体问题而定。