决策树算法的应用与拓展(ppt 41页)

决策树算法的应用与拓展目录：
一、概述
二、预备知识
三、捕捉变化数据的挖掘方法
四、小结

 

决策树算法的应用与拓展内容摘要：
决策树：
    一个树性的结构
    内部节点上选用一个属性进行分割
    每个分叉都是分割的一个部分
    叶子节点表示一个分布
    决策树生成算法分成两个步骤
树的生成：
    开始，数据都在根节点
    递归的进行数据分片
    树的修剪
    去掉一些可能是噪音或者异常的数据
    决策树使用: 对未知数据进行分割
    按照决策树上采用的分割属性逐层往下，直到一个叶子节点
基本算法（贪心算法）：
    自上而下分而治之的方法
    开始时，所有的数据都在根节点
    属性都是种类字段 (如果是连续的，将其离散化)
    所有记录用所选属性递归的进行分割
    属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量 (如, information gain)
停止分割的条件：
    一个节点上的数据都是属于同一个类别
    没有属性可以再用于对数据进行分割

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