分类的决策树算法.ppt

文档介绍：决篡树
决草树基本概念
决袋树算法
主要内容
决策树基本概念
决袋树算法
决篡树基本概念
关于分类问题
分类( Classification)任务就是通过学****获得一个目标函数
( Target Function)f,将每个属性集X映射到一个预先定义好的类
标号y
分类任务的输入数据是纪录的集合,每条记录也称为实例
或者枰例。用元组(Xy)表示,其中,Ⅹ是属性集合,y是一个
特殊的属性,指出样例的类标号(也称为分类属性或者目标属性
决树基本概念
解决分类问题的一般方法
通过以上对分类闷題一般方法的描述,可以看出分类问题
般包括两个步骡
l、模型构建(归纳
通过对训练集合的归纳,建立分类模型。
2、预测应用(推论)
根据建立的分类模型,对测试集合进行测试。
决策树基本概念
解决分奕闷题的一般方渎
训练慕(粪标号已知)
学****算法
TD
123
学****模型
归纳
棋型
检验集(粪标号未知
TID
A3
应用模型
00
L
推论
400
415
M
决篡树基本概念
决篡树
决策树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迸行
分析。本质上决策树是通过一糸列规则对数据进行分类的过程
决树基本概念
决树的优点
推理过程容易理解,决策推理过程可以表示成If
Then形式
2、推理过程完全依赖于属性烹量的取值特点
3、可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量,也为判
断属性
变量的重要性,减少变量的数目提供参考