决策树程序,决策树三种算法

决策树程序,决策树三种算法

2. 决策树学习算法△混杂度函数熵(1) 信息增益(2) 信息增益率3. 一些问题3.1 处理连续属性3.2 过拟合与剪枝3.3 处理缺失属性值3.4 处理偏斜类别分布决策树学习算法是分类解析：决策树是以决策节点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。方案枝的末端有一个状态节点，从状态节点引出若干概率枝，每条概率枝代表一种自然状态的决策方法。

（°ο°） C4.5 决策树是一种常用的分类模型，其基本流程如下：1. 数据采集：获取需要分类的数据集，包括样本数据和类别标签。2. 特征选择：根据信息增益或基尼指数等方法，选择最佳的特征，一、决策树的原理决策树算法的核心是选择最佳特征进行节点分裂。这一过程主要基于信息熵或基尼不纯度等指标来衡量特征的纯度，使得节点分裂后的子节点尽可能地纯净。不纯度度

决策树算法的优点是易于理解和解释，生成的模型可以用图形化的方式展示出来，同时决策树能够处理离散和连续的数据类型，对缺失值不敏感。然而，决策树也有一些缺点，比如容易过拟合，特别决策树(Decision Tree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’上述4项个人特征称作‘特征’也即自变量(影响因素X),‘

决策树即通过一步步决策得到最终结果的树如下图所示，如果要判断一个人在家庭里的身份，我们可以先判断ta年龄是否大于15,如果是，则说明ta是爷爷或奶奶或妈妈，如果不是，则再判断ta是因为最近实习的需要，所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树工具：sklearn,http://lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy;将dot文件转化为pdf格式(是为了将形成的