决策树求解算法有哪些

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小梁教育达人
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决策树求解算法有:ID3,C4.5,CART等。

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进。

既适合于分类问题,又适合于回归问题。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则。如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。

第一步,决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集。第二步,决策树的剪枝:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程。

构造方法

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。

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