决策树学习算法概要.ppt

文档介绍：简介决策树方法的起源是概念学****系统CLS,然后发展到ID3方法而为高潮,。有名的决策树方法还有CART和Assistant。(1/5)判定树分类算法output训练集决策树input决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例。叶子节点即为实例所属的分类每个节点说明了对实例的某个属性的测试节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值正实例:产生正值决策的实例负实例:(2/5)(3/5)决策树代表实例属性值约束的合取的析取式(析取范式)。从树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取,(4/5)(5/5)(1/2)适用问题的特征实例是由属性-(2/2):在CLS的决策树中,节点对应于待分类对象的属性,由某一节点引出的弧对应于这一属性可能去的属性值,叶节点对应于分类的结果。