决策树生成算法,决策树的深度怎么确定

从决策树中提取决策规则 2023-12-08 19:50 815 墨鱼

从决策树中提取决策规则

决策树生成算法,决策树的深度怎么确定

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进首先，决策树是一种有监督的分类算法——即给定X,Y值，构建X,Y的映射关系。不同于线性回归等是多项式，决策树是一种树形的结构，一般由根节点、父节点、子节点、叶子节点构成如图所示

决策树模型采用的算法有两部分：生成决策树的算法和剪枝的算法。生成决策树的算法：算法的思想是每次选择具有最好分类能力的特征来进行分类，利用该特征将数据集分割成子集，每个子集决策树生成算法是通过递归的方法产生决策树，直到不能继续下去为止，这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知数据的分类却没那么准确，即出现过拟合的现象。过拟合的原因在于

CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的决策树算法；一、ID3 算法ID3 算法是决策树的经典构造算法，内部使用信息熵和信息增益来进行构建，每次迭代算则信息增益从特征类型、不纯度度量或变量以及分割的选取方法和子节点分裂数量等维度研究者提出了很多决策树生成算法。本节我们对ID3、C4.5、CART和条件推断树这四种经典的决策树算法进行介绍

决策树算法算法介绍⽬录1.2.3.4.5.⼀、概念决策树(decision tree)是⼀种基本的分类与回归⽅法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表⽰基于特征对实例进⾏分类的过程。是的话继续判断他的性取向，之后继续判断他的其他行为……这里的「性别」「性取向」就是属性，而决策树的生成其实是依次挑选这些属性组成自己的节点，到最终可以

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