决策树算法,决策树算法应用

决策树算法的基本概念 2023-11-07 21:55 294 墨鱼

决策树算法的基本概念

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决策树算法,决策树算法应用

决策树是一种非参数监督学习，可以从一系列特征和标记数据中总结决策规则，并将这些规则呈现为树形图结构，以解决分类和回归问题。，决策树算法不太容易理解。自适应算法的思想是决策树（decisiontree）是树结构（可以是二叉树或非二叉树）。每个非叶节点代表一个特征属性，每个分支代表这个特征属性在一定取值范围内的输出。

如果你聪明的话，你可能已经发现，决策树算法实际上错误地找到了一条可以快速减少熵直到熵为0的路径，这就是信息增益的路径。我们将计算每个特征划分数据集结果的信息熵，然后确定决策树算法是否属于监督学习算法。与其他监督学习算法不同，决策树算法可用于解决回归和分类问题。使用决策树的目的是创建一个训练模型，学习从先前的数据（训练数据）中进行推断

事实上，信息增益准则对可能取值数量较多的属性有偏好。为了减少该偏好可能带来的不利影响，著名的C4.5决策树算法[Quinlan,1993J]并不直接使用信息增益，而是使用"增益比"（gainratio）决策树学习的算法通常会递归地选择最优特征和div根据特征来确定训练数据集，使得每个子数据集都有一个最佳的分类过程。这个过程对应于特征空间的划分和决策树的构建。

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标签：决策树算法应用