称心常识网分类决策树判断子集的分类方法？
物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题可以分为两类：
归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。
预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点天气的湿度情况，天气的湿度在随时变化，8点时的天气是一个具体值，它不属于某个有限集合空间。预测也叫回归分析，在金融领域有着广泛应用。
虽然对离散数据和连续数据的处理方式有所不同，但其实他们之间相互转化，比如我们可以根据比较的某个特征值判断，如果值大于0.5就认定为男性，小于等于0.5就认为是女性，这样就转化为连续处理方式；将天气湿度值分段处理也就转化为离散数据。
数据分类分两个步骤：
构造模型，利用训练数据集训练分类器；
利用建好的分类器模型对测试数据进行分类。
好的分类器具有很好的泛化能力，即它不仅在训练数据集上能达到很高的正确率，而且能在未见过得测试数据集也能达到较高的正确率。如果一个分类器只是在训练数据上表现优秀，但在测试数据上表现稀烂，这个分类器就已经过拟合了，它只是把训练数据记下来了，并没有抓到整个数据空间的特征。
二、决策树分类
决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例，树的内部结点表示对某个属性的判断，该结点的分支是对应的判断结果；叶子结点代表一个类标。
上表是一个预测一个人是否会购买购买电脑的决策树，利用这棵树，我们可以对新记录进行分类，从根节点（年龄）开始，如果某个人的年龄为中年，我们就直接判断这个人会买电脑，如果是青少年，则需要进一步判断是否是学生；如果是老年则需要进一步判断其信用等级，直到叶子结点可以判定记录的类别。
决策树算法有一个好处，那就是它可以产生人能直接理解的规则，这是贝叶斯、神经网络等算法没有的特性；决策树的准确率也比较高，而且不需要了解背景知识就可以进行分类，是一个非常有效的算法。决策树算法有很多变种，包括ID3、C4.5、C5.0、CART等，但其基础都是类似的。下面来看看决策树算法的基本思想：
算法：GenerateDecisionTree(D,attributeList)根据训练数据记录
延伸阅读
分类算法有哪些？
常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分类法等等
1、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。其中，内部节点表示一个特征或属性的测试条件（用于分开具有不同特性的记录），叶子节点表示一个分类。
一旦我们构造了一个决策树模型，以它为基础来进行分类将是非常容易的。具体做法是，从根节点开始，地实例的某一特征进行测试，根据测试结构将实例分配到其子节点（也就是选择适当的分支）；沿着该分支可能达到叶子节点或者到达另一个内部节点时，那么就使用新的测试条件递归执行下去，直到抵达一个叶子节点。当到达叶子节点时，我们便得到了最终的分类结果。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来
决策树概念？
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
四种决策树模型的特点？
1) 可以生成可以理解的规则。
2) 计算量相对来说不是很大。
3) 可以处理连续和种类字段。
4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要 缺点： 1) 对连续性的字段比较难预测。 2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。 3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。 4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
四种决策树模型的特点是什么？
四种决策树模型特点：
1.决策树方法结构简单，便于理解；
2.效率高，对训练集较大的情况较为适合；
3.决策树方法通常不需要接受训练集数据外的知识；
4.决策树方法具有较高的分类精确度。
数据挖掘分类方法有哪些？
数据挖掘分类方法有下列几种：
（1）决策树
决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。
(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)
KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
(3) SVM法
SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。
(4) VSM法
VSM法即向量空间模型(Vector Space Model)法，由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。
在
数据挖掘四种决策树模型的特点？
决策树算法本身的特点使其适合进行属性数（特征数）较少情况下的高质量分类,因而适用于仅仅利用主题无关特征进行学习的关键资源定位任务。
决策树算法的核心问题是选取在树的每个结点即要测试的属性,争取能够选择出最有助于分类实例的属性.为了解决这个问题,ID3算法引入了信息增益的概念,并使用信息增益的多少来决定决策树各层次上的不同结点即用于分类的重要属性。
决策树模型中 数据划分的准则？
决策树的分裂准则
一、ID3决策树——以信息增益为准则来选择划分属性的决策树
二、C4.5决策树——以信息增益率为准则来选择划分属性的决策树
三、CART决策树——以基尼指数为准则来选择划分属性的决策树
在具体介绍决策树的分类准则之前，首先了解信息熵和条件熵的定义：
信息熵——度量样本集合纯度最常用的一种指标
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决策树的定义？
决策树是一种流行的工具，广泛应用于运筹学、数据挖掘和机器学习等领域。决策树的定义因领域的不同而不同。我们集中在机器学习领域中应用的决策树的形式。更具体地说，决策树可以用来解决监督机器学习子领域中的分类和回归问题。
我们将详细介绍了分类问题的决策树。除非另有说明，其余部分，我们将决策树作为分类问题的一个参考。
分类决策树是二叉树的一种特殊形式，用于分类。决策树中有两种类型的节点。
