决策树算法的构造方法

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琬尔一笑5Ai
2016-05-14 · TA获得超过136个赞
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决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子,构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断,如形式为a=aj的逻辑判断,其中a是属性,aj是该属性的所有取值:树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树(ID3)的内部结点是属性,边是该属性的所有取值,有几个属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。
由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因,都会造成产生的决策树过大。因此,简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树,主要应解决以下3个最优化问题:①生成最少数目的叶子节点;②生成的每个叶子节点的深度最小;③生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。

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