決策演算法

⑴ 決策樹chaid演算法 怎麼解釋結果

數據挖掘的核心是為數據建立模型的過程。所有的數據挖掘產品都有這個建模過程，不同的是它們構造模型的方式互不相同。進行數據挖掘時可採用許多不同的演算法。決策樹是一種經常要用到的技術，可以用於分析數據，同樣也可以用來作預測。

⑵ 決策樹的演算法

C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；
2) 在樹構造過程中進行剪枝；
3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；
4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。此外，C4.5隻適合於能夠駐留於內存的數據集，當訓練集大得無法在內存容納時程序無法運行。
具體演算法步驟如下；
1創建節點N
2如果訓練集為空，在返回節點N標記為Failure
3如果訓練集中的所有記錄都屬於同一個類別，則以該類別標記節點N
4如果候選屬性為空，則返回N作為葉節點，標記為訓練集中最普通的類；
5for each 候選屬性 attribute_list
6if 候選屬性是連續的then
7對該屬性進行離散化
8選擇候選屬性attribute_list中具有最高信息增益率的屬性D
9標記節點N為屬性D
10for each 屬性D的一致值d
11由節點N長出一個條件為D=d的分支
12設s是訓練集中D=d的訓練樣本的集合
13if s為空
14加上一個樹葉，標記為訓練集中最普通的類
15else加上一個有C4.5（R - {D},C，s）返回的點 背景：
分類與回歸樹(CART——Classification And Regression Tree)) 是一種非常有趣並且十分有效的非參數分類和回歸方法。它通過構建二叉樹達到預測目的。
分類與回歸樹CART 模型最早由Breiman 等人提出，已經在統計領域和數據挖掘技術中普遍使用。它採用與傳統統計學完全不同的方式構建預測准則，它是以二叉樹的形式給出，易於理解、使用和解釋。由CART 模型構建的預測樹在很多情況下比常用的統計方法構建的代數學預測准則更加准確，且數據越復雜、變數越多，演算法的優越性就越顯著。模型的關鍵是預測准則的構建，准確的。
定義：
分類和回歸首先利用已知的多變數數據構建預測准則, 進而根據其它變數值對一個變數進行預測。在分類中, 人們往往先對某一客體進行各種測量, 然後利用一定的分類准則確定該客體歸屬那一類。例如, 給定某一化石的鑒定特徵, 預測該化石屬那一科、那一屬, 甚至那一種。另外一個例子是, 已知某一地區的地質和物化探信息, 預測該區是否有礦。回歸則與分類不同, 它被用來預測客體的某一數值, 而不是客體的歸類。例如, 給定某一地區的礦產資源特徵, 預測該區的資源量。

⑶ 決策樹演算法的典型演算法

決策樹的典型演算法有ID3，C4.5，CART等。
國際權威的學術組織，數據挖掘國際會議ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12月評選出了數據挖掘領域的十大經典演算法中，C4.5演算法排名第一。C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。C4.5演算法產生的分類規則易於理解，准確率較高。不過在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，在實際應用中因而會導致演算法的低效。
決策樹演算法的優點如下：
（1）分類精度高；
（2）生成的模式簡單；
（3）對雜訊數據有很好的健壯性。
因而是目前應用最為廣泛的歸納推理演算法之一，在數據挖掘中受到研究者的廣泛關注。

⑷ 決策樹演算法原理是什麼

決策樹構造的輸入是一組帶有類別標記的例子，構造的結果是一棵二叉樹或多叉樹。二叉樹的 內部節點(非 葉子節點)一般表示為一個邏輯判斷，如形式為a=aj的邏輯判斷，其中a是屬性，aj是該屬性的所有取值：樹的邊是邏輯判斷的分支結果。

多叉樹(ID3)的內部結點是屬性，邊是該屬性的所有取值，有幾個 屬性值就有幾條邊。樹的葉子節點都是類別標記。

由於數據表示不當、有雜訊或者由於決策樹生成時產生重復的子樹等原因，都會造成產生的決策樹過大。

因此，簡化決策樹是一個不可缺少的環節。尋找一棵最優決策樹，主要應解決以下3個最優化問題：①生成最少數目的葉子節點；②生成的每個葉子節點的深度最小；③生成的決策樹葉子節點最少且每個葉子節點的深度最小。

(4)決策演算法擴展閱讀：

決策樹演算法的優點如下：

（1）分類精度高；

（2）生成的模式簡單；

（3）對雜訊數據有很好的健壯性。

因而是目前應用最為廣泛的歸納推理演算法之一，在 數據挖掘中受到研究者的廣泛關注。

⑸ 目前比較流行的決策樹演算法有哪些

ID3演算法，最簡單的決策樹
c4.5 是最經典的決策樹演算法，選擇信息差異率最大的作為分割屬性。
CART演算法，適合用於回歸

⑹ 常見決策樹分類演算法都有哪些

在機器學習中，有一個體系叫做決策樹，決策樹能夠解決很多問題。在決策樹中，也有很多需要我們去學習的演算法，要知道，在決策樹中，每一個演算法都是實用的演算法，所以了解決策樹中的演算法對我們是有很大的幫助的。在這篇文章中我們就給大家介紹一下關於決策樹分類的演算法，希望能夠幫助大家更好地去理解決策樹。
1.C4.5演算法
C4.5演算法就是基於ID3演算法的改進，這種演算法主要包括的內容就是使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標准；在決策樹構造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對不完整屬性和連續型數據進行處理；使用k交叉驗證降低了計算復雜度；針對數據構成形式，提升了演算法的普適性等內容，這種演算法是一個十分使用的演算法。
2.CLS演算法
CLS演算法就是最原始的決策樹分類演算法，基本流程是，從一棵空數出發，不斷的從決策表選取屬性加入數的生長過程中，直到決策樹可以滿足分類要求為止。CLS演算法存在的主要問題是在新增屬性選取時有很大的隨機性。
3.ID3演算法
ID3演算法就是對CLS演算法的最大改進是摒棄了屬性選擇的隨機性，利用信息熵的下降速度作為屬性選擇的度量。ID3是一種基於信息熵的決策樹分類學習演算法，以信息增益和信息熵，作為對象分類的衡量標准。ID3演算法結構簡單、學習能力強、分類速度快適合大規模數據分類。但同時由於信息增益的不穩定性，容易傾向於眾數屬性導致過度擬合，演算法抗干擾能力差。
3.1.ID3演算法的優缺點
ID3演算法的優點就是方法簡單、計算量小、理論清晰、學習能力較強、比較適用於處理規模較大的學習問題。缺點就是傾向於選擇那些屬性取值比較多的屬性，在實際的應用中往往取值比較多的屬性對分類沒有太大價值、不能對連續屬性進行處理、對雜訊數據比較敏感、需計算每一個屬性的信息增益值、計算代價較高。
3.2.ID3演算法的核心思想
根據樣本子集屬性取值的信息增益值的大小來選擇決策屬性，並根據該屬性的不同取值生成決策樹的分支，再對子集進行遞歸調用該方法，當所有子集的數據都只包含於同一個類別時結束。最後，根據生成的決策樹模型，對新的、未知類別的數據對象進行分類。
在這篇文章中我們給大家介紹了決策樹分類演算法的具體內容，包括有很多種演算法。從中我們不難發現決策樹的演算法都是經過不不斷的改造趨於成熟的。所以說，機器學習的發展在某種程度上就是由於這些演算法的進步而來的。

⑺ 決策樹演算法和樸素貝葉斯演算法的區別

不屬於！決策樹演算法主要包括id3，c45，cart等演算法，生成樹形決策樹，而樸素貝葉斯是利用貝葉斯定律，根據先驗概率求算後驗概率。

⑻ 決策樹演算法是按什麼來進行分類的

決策樹演算法是一種逼近離散函數值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數據進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新數據進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。
決策樹方法最早產生於上世紀60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3演算法，此演算法的目的在於減少樹的深度。但是忽略了葉子數目的研究。C4.5演算法在ID3演算法的基礎上進行了改進，對於預測變數的缺值處理、剪枝技術、派生規則等方面作了較大改進，既適合於分類問題，又適合於回歸問題。
決策樹演算法構造決策樹來發現數據中蘊涵的分類規則．如何構造精度高、規模小的決策樹是決策樹演算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本數據集是根據實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用於數據分析處理的數據集。第二步，決策樹的剪枝：決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本數據集（稱為測試數據集）中的數據校驗決策樹生成過程中產生的初步規則，將那些影響預衡准確性的分枝剪除。

⑼ 拼多多決策和演算法

摘要 在電商平台，成立之初的花錢買流量顯然已成為行業定律。有如拼多多浴火重生，在一片質疑聲中市值一路走高，成為目前國內市值第七的電商平台；也有引火上身，最終成為成為電商時代犧牲品的眾多APP。摘掉有色眼鏡，理性看待拼多多，才能從其經營策略中尋求電商平台發展的更多可能性。

⑽ 數據挖掘中決策樹演算法

決策樹演算法有很多種，比喻有ID3（利用信息增益來選擇決策變數），C4.5（利用信息增益率來選擇決策變數），CART，chain以及quest等，不同的決策樹適用情況也不一樣，有機會可以多多交流。。