文章目录
I . 决策树模型
II . 决策树模型 示例
III . 决策树算法列举
IV . 决策树算法 示例
V . 决策树算法性能要求
VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 )
VII . 决策树 树根属性 选择
I . 决策树模型
1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;
2 . 决策树组成 : 根节点 , 内部节点 , 叶子节点 , 这些节点都是数据的 属性 ( 特征 ) ;
① 根节点 : 最初始判定的属性 , 判定区域是全局的数据集 ;
② 内部节点 : 中间的判定属性 , 判定区域是符合某些特征的子数据集 ;
② 叶子节点 : 决策结果 , 位于决策树的最底层 , 每个叶子节点都是一个决策结果 ;
3 . 决策树模型过程 :
① 训练过程 : 使用训练集数据确定决策时使用的属性 , 确定根节点 , 内部节点 , 叶子节点 的属性划分 , 训练决策树模型 ;
② 预测过程 : 从根节点特征开始 , 根据决策树中的判定序列依次从根节点向下判定 , 直到一个叶子节点 ;
II . 决策树模型 示例
1 . 需求场景 :
① 需求 : 电商网站为用户进行分类 , 目的是确定该用户是否有可能购买某件商品 , 然后为其推送指定商品的广告 ;
② 决策树使用 : 如何对用户进行分类 , 这里就用到了决策树模型 , 将用户分成不同的类别 ;
2 . 数据集 : 决策过程中 , 根据每个节点所处理的数据集的特征 , 将其划分到不同的子节点中进行处理 ; 如数据集中是 100 个用户的信息 ;
3 . 决策树构成 :
① 根节点决策 : 根节点 处理年龄特征 , 小于 30 岁的用户划分到一组 , 大于 30 岁的用户划分到另一组 ;
② 内部节点决策 : 然后在 小于 30 岁的用户中继续判定 , 学生划分成一组 , 非学生划分成一组 ;
③ 叶子节点决策结果 : 学生会买电脑 , 非学生不会买电脑 ;
III . 决策树算法列举
1 . 常用的决策树算法 :
① CLS 算法 : 这是第一个决策树算法 , 1966 年提出 ;
② ID3 算法 : 该算法使决策树称为机器学习主流技术 , 1979 年提出 ;
③ C4.5 算法 : 最常用的决策树算法 ; 1993 年提出 ;
④ 区别 : 上述三个算法五个组件基本一致 , 唯一的区别是确定属性划分时的策略不同 , 即将哪个属性放在树根 , 将哪个属性放在内部节点上 , 内部节点的属性所在层级如何设置 ;
2 . 属性划分策略 :
① ID3 算法属性划分策略 : ID3 使用信息增益策略 ;
② C4.5 算法属性划分策略 : C4.5 使用的是增益率策略 ;
3 . CART 算法 : 既可以用于分类任务 ( 结果是离散值 ) , 也可以用于回归任务 ( 结果是连续值 ) ;
4 . FR 算法 : 随机森林算法 ; 使用了数据挖掘 , 机器学习中的集成思想 ; 有很多差的分类器 , 准确率都很低 , 但是多个分类器集成起来 , 准确率就很高 ;
IV . 决策树算法 示例
1 . 需求场景 :
① 需求 : 电商网站为用户进行分类 , 目的是确定该用户是否有可能购买某件商品 , 然后为其推送指定商品的广告 ;
② 决策树使用 : 如何对用户进行分类 , 这里就用到了决策树模型 , 将用户分成不同的类别 , 买的一类 , 和不买的一类 ;
2 . 模拟数据集 : 给出一组数据集 , 后面的所有计算都是基于该数据集进行的 ;
需求 : 根据 年龄 , 收入水平 , 是否是学生 , 信用等级 , 预测该用户是否会购买商品 ;
年龄 收入水平 是否是学生 信用等级 是否购买商品
小于 30 岁 高收入 不是 一般 不会
小于 30 岁 高收入 不是 很好 不会
31 ~ 39 岁 高收入 不是 一般 会
40 岁以上 中等收入 不是 一般 会
40 岁以上 低收入 是 一般 会
40 岁以上 低收入 是 很好 不会
31 ~ 40 岁 低收入 不是 很好 会
小于 30 岁 中等收入 不是 一般 不会
小于 30 岁 低收入 是 一般 会
40 岁以上 中等收入 是 一般 会
小于 30 岁 中等收入 是 很好 会
31 ~ 39 岁 中等收入 不是 很好 会
31 ~ 39 岁 高收入 是 一般 会
40 岁以上 中等收入 不是 很好 不会
