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决策树 算法 理论

决策树分类
决策树 算法 理论_第1张图片
决策树模型呈树形结构，在分类中，表示基于特征对实例进行分类的过程。可以认为是if-then规则的集合。

决策树组成部分
决策树是一种描述对样本实例(天气情况)进行分类(进行户外活动，取消户外活动)的树形结构。
决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点分为内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征属性（空气质量/天气/温度/风力），有向边表示对应的特征属性下的分支；叶结点表示决策结果（进行活动/取消活动）。
最上面的结点是根结点，此时所有样本都在一起，经过该结点后样本被划分到各子结点中。每个子结点再用新的特征来进一步决策，直到最后的叶结点，就不需要再进行划分。
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特征选择
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决策树—ID3算法

熵（entropy）
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条件熵

决策树应用类型

信息增益

ID3思想
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ID3算法实例
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ID3算法分析

C4.5算法的改进

信息增益比

CART算法

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基尼指数
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CART生成树
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CART剪枝
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剪枝—代价复杂度CCP
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