电视猫2024年10月11日发布:【干货收藏】如何最简单、通俗地理解决策树分类算法?
⭐发布日期:2024年10月11日 | 来源:电视猫
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决策树(Decision tree)是基于已知各种情况(特征取值)的基础上,通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式,是常用的有监督的分类算法。决策树算法是机器学习中的一种经典算法,它通过一系列的规则对数据进行分类或回归分析。其核心思想是将数据集划分为更小的子集,从而形成一个树状结构,使得数据分析和预测变得更加直观和易于理解。
01
决策树概念
决策树由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶节点。内部节点代表一个特征或属性,叶节点代表一个类别。从根节点开始,每个内部节点都会对数据进行一次划分,根据不同的特征值将数据集划分为多个子集。这个过程一直进行到叶节点,每个叶节点都代表一个最终的类别。通俗的来讲,决策树就是一种依赖树型结构进行决策的模型。
02
决策树的构建过程
决策树的构建是一个递归的过程,主要分为以下三个步骤:
第一步:选择最优的特征进行划分
在构建决策树时,首先要选择一个最优的特征进行划分。通常,我们会选择信息增益最大的特征作为划分标准。信息增益是指划分前后数据集不确定性的减少程度。
第二步:根据特征值进行划分
确定了最优的特征后,根据这个特征的值将数据集划分为多个子集。每个子集都包含了数据集中所有在这个特征上取相同值的样本。
第三步:递归构建子树
对每个子集递归地执行上述两个步骤,直到满足停止条件。停止条件可以是数据集已经被完美分类,或者数据集太小,无法再进行有效的划分。
案例1
例如,我们买西瓜的时候肯定想挑一个熟透的好瓜。
一般来讲我们都有一套判断这个西瓜怎么样的标准,比如拍一拍听西瓜的声音是怎么样的?西瓜的色泽是不是鲜明的等等,我们把每个判断标准作为一个树结点,判断结果作为两个子结点连接下一个判断条件,最终得到叶子结点判断这个瓜是好瓜还是坏瓜。这个构建树并且根据树进行决策的过程就叫做决策树算法。
一般的,一颗决策树只包含一个根结点、若干个内部和若干个叶结点;叶结点对应于决策的结果,其他每个结点则对应于一个属性测试;每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中;根节点包含样本全集。
案例2
使用决策树模型来分析是否应该换新工作,也是结构化思考的过程,可以帮助你更清晰地评估各种因素并做出决策。以下是构建决策树的步骤:
案例3
现在要决策是否开始学习,是否学习的决策过程解释:
椭圆框内:是决策树的特征(根据特征来分类),比如【女票】;
表情图:是决策树的类别(决策树是用来分类的),比如【学习】;
有向箭头:是决策树特征的属性值,比如【需要】;
决策树本身是个分类过程,当然有着不同的分法,这就像不同的人拥有着不同的价值观,也就对同一事物(女票第一还是吃鸡第一)有着不同的评价。
03
决策树剪枝策略
决策树容易产生过拟合现象,即模型在训练集上表现很好,但在测试集上表现不佳。为了解决这个问题,我们需要对决策树进行剪枝。剪枝策略主要有两种:
预剪枝
在决策树构建过程中,提前停止树的构建。例如,当数据集的划分不再带来信息增益时,就停止划分。
后剪枝
先让决策树完全生长,然后从下往上对非叶节点进行考察,若将该节点对应的子树替换为叶节点能带来性能提升,则将该子树替换为叶节点。
04
决策树算法的优势
易于理解和解释
决策树的结构简单,易于理解。每个节点都代表一个特征,每条边都代表一个判断条件,因此决策过程非常直观。
适用于各种数据类型
决策树既可以处理数值型数据,也可以处理类别型数据。
不需要预处理和参数调整
决策树算法不需要对数据进行标准化或归一化处理,也不需要调整参数。
结论
决策树算法作为一种经典的机器学习算法,以其简单直观、易于理解和实现的特点,在数据分析和预测领域得到了广泛的应用。通过深入理解决策树算法的原理,我们可以更好地利用这一工具,解决实际问题。
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Joanna
5秒前:一般来讲我们都有一套判断这个西瓜怎么样的标准,比如拍一拍听西瓜的声音是怎么样的?
IP:13.63.1.*
赵宏基
4秒前:扫码回复"双证班",咨询课程
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黄日华
9秒前:内部节点代表一个特征或属性,叶节点代表一个类别。
IP:58.43.6.*