Question

目标属性为什么型数据时,决策树为分类树

Answer 1

问：目标属性为什么型数据时,决策树为分类树

答：决策树是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。当目标属性为离散型数据时，决策树被称为分类树，它的目的是将数据集划分为不同的类别。分类树中的每个节点都代表一个属性，每个分支代表该属性的一个可能取值，而每个叶节点代表一种类别。通过根据样本数据的属性值来遍历决策树，可以将样本数据分类到相应的叶节点中。当目标属性为连续型数据时，决策树被称为回归树，它的目的是预测连续型目标变量的值。回归树中的每个节点也代表一个属性，但是它们的分支代表该属性的值域范围，而不是可能的取值。每个叶节点代表一个目标变量的值，通过遍历决策树并根据属性值找到对应的叶节点，可以预测目标变量的值。因此，当目标属性为离散型数据时，决策树为分类树，而当目标属性为连续型数据时，决策树为回归树。

答：一趟聚类算法的执行流程通常如下：数据预处理：首先对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等操作，以便于聚类算法的处理。选择聚类算法：根据数据的特点和需求，选择适合的聚类算法。常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。初始化聚类：对聚类算法进行初始化，包括随机初始化、基于先验知识初始化等方法。初始化过程决定了聚类的初始状态，影响了聚类算法的最终结果。聚类计算：对数据进行聚类计算，根据选定的聚类算法和初始化状态，计算数据点之间的距离或相似度，然后将数据点划分为不同的簇。簇重心更新：对每个簇进行重心更新，即重新计算簇内点的中心位置。簇合并或分裂：根据聚类算法的不同，可能需要对簇进行合并或分裂，以获得更优的聚类结果。收敛判断：判断聚类算法是否已经收敛，即簇的分配是否已经稳定不变。输出聚类结果：将聚类结果输出，包括簇的数量、每个簇的中心点、簇的成员等信息。通常将聚类结果可视化，以便于理解和解释。聚类结果评估：对聚类结果进行评估，包括内部评价和外部评价等。常见的评价指标包括簇内相似度、簇间相似度、轮廓系数等。调整参数或算法：根据评估结果和实际需求，调整聚类算法或参数，以获得更好的聚类结果。

问：一趟聚类算法的具体流程

答：聚类算法是一种无监督学习方法，将数据集中的数据点分为不同的组或者类别。以下是一趟聚类算法的基本流程：选择合适的聚类算法：根据实际问题和数据集的特点选择合适的聚类算法，例如K-Means、层次聚类、DBSCAN等。确定聚类的数量：在K-Means等需要指定聚类数量的算法中，需要先确定聚类数量。数据预处理：对原始数据进行数据清洗、特征选择和特征缩放等预处理操作，以便更好地进行聚类。初始化聚类中心：对于K-Means等需要指定聚类中心的算法，需要随机初始化聚类中心。计算相似度：通过某种相似度度量方法（例如欧几里得距离、曼哈顿距离等）计算每个数据点之间的相似度或者距离。分配数据点：根据相似度或者距离，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。更新聚类中心：对于K-Means等需要指定聚类中心的算法，重新计算每个类别的聚类中心。重复执行步骤5~7：重复执行计算相似度、分配数据点和更新聚类中心的步骤，直到达到指定的停止条件，例如达到最大迭代次数或者类别之间的变化趋于稳定等。评估聚类效果：对聚类结果进行评估，例如使用聚类间距离、轮廓系数、互信息等指标，评估聚类效果的好坏。可视化展示：将聚类结果可视化展示，例如使用二维或者三维散点图、热力图等形式，以便更好地理解和分析聚类结果。以上是一趟聚类算法的基本流程，不同的聚类算法可能会有些差异。

答：C5.0和C&R是两种常用的决策树分类算法，它们的主要差异性如下：算法思想：C5.0算法采用的是基于信息熵的算法思想，而C&R算法则采用的是基于Gini指数的算法思想。数据处理方式：C5.0算法在对数据进行处理时，采用的是对连续属性进行离散化处理，而C&R算法则不需要对连续属性进行离散化。决策树生成方式：C5.0算法采用自顶向下的贪心策略生成决策树，同时使用剪枝技术来避免过拟合问题；而C&R算法则采用的是自底向上的生成方式，同时不使用剪枝技术。属性选择方法：C5.0算法采用的是增益率来选择属性，而C&R算法则使用Gini指数来选择属性。处理缺失值的方式：C5.0算法可以处理缺失值，而C&R算法则需要将缺失值处理为一个新的属性值。总的来说，C5.0算法更加灵活和准确，可以处理连续属性和缺失值等问题，同时采用剪枝技术避免过拟合；而C&R算法则更加简单和易于理解，同时对于数据量较小的情况下可以得到较好的结果。选择哪种算法应该根据具体问题的特点和要求来决定。

答：下列说法错误的是 A. 当数据集中只包含一类记录时熵取得最小值0。当数据集中只包含一类记录时，熵的值为0，表示数据集中没有不确定性，完全确定。因此，A 选项错误，应该选 D.

答：A. 错误描述是“分类算法寻找的是计算复杂度高的分类模型”。实际上，分类算法通常寻找的是计算复杂度低且分类准确率高的分类模型，因为计算复杂度高的模型可能无法应用于大规模数据集或实时应用中。因此，答案是A。