决策树分类,决策树分类的原理
决策树分类,决策树分类的原理
1、使用基尼系数划分特征的决策树算法叫CART算法。CART的全称是classify and regression tree（分类和回归树），回归树是什么玩意，以后再说了。以上就是决策树节点划分时特征选择所用的三个指标。
1、决策树是我们管理学中计算分险型决策的主要方法。
2、原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。在决策树中，每一个节点代表一个特征或属性，每一条边代表一个判断或决策，而每一个叶子节点代表一个分类或预测结果。
3、决策树根据使用目的分为：分类树和回归树，其本质上是一样的。本文只讲分类树。决策树，根据名字来解释就是，使用树型结构来模拟决策。 用图形表示就是下面这样。其中椭圆形代表：特征或属性。长方形代表：类别结果。
4、表明CART不仅可以进行分类，也可以进行回归。问题六：决策树分类算法的适用领域，不要概括成经济、社会、医疗领域，具体到实际问题。且用什么软件实现较方便。
5、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。
6、是欠拟合，3是过拟合，都会导致分类错误。造成过拟合的原因之一就是因为训练集中样本量较小。
法律分析：机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。
决策树是一种非参数有监督的机器学习方法，可以用于解决回归问题和分类问题。通过学习已有的数据，计算得出一系列推断规则来预测目标变量的值，并用类似流程图的形式进行展示。
决策树算法是一种常用的监督分类算法，其基本原理是将数据转化为决策树，通过对属性的判断来进行分类。决策树可以自动学习属性之间的关系，从而生成可解释的分类模型。
构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。
常见的分类算法：决策树：决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构。一种依托于策略抉择而建立起来的树。决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。节点的类型有两种：内部节点和叶子节点。
常见的分类算法如下：（1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。
决策树求解算法有：ID3，C5，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。
C5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。C5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。不过在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，在实际应用中因而会导致算法的低效。
