決策樹算法的應用與拓展(ppt 41頁)

決策樹算法的應用與拓展目錄：
一、概述
二、預備知識
三、捕捉變化數據的挖掘方法
四、小結

決策樹算法的應用與拓展內容摘要：
決策樹：
一個樹性的結構
內部節點上選用一個屬性進行分割
每個分叉都是分割的一個部分
葉子節點表示一個分布
決策樹生成算法分成兩個步驟
樹的生成：
開始，數據都在根節點
遞歸的進行數據分片
樹的修剪
去掉一些可能是噪音或者異常的數據
決策樹使用: 對未知數據進行分割
按照決策樹上采用的分割屬性逐層往下，直到一個葉子節點
基本算法（貪心算法）：
自上而下分而治之的方法
開始時，所有的數據都在根節點
屬性都是種類字段 (如果是連續的，將其離散化)
所有記錄用所選屬性遞歸的進行分割
屬性的選擇是基於一個啟發式規則或者一個統計的度量 (如, information gain)
停止分割的條件：
一個節點上的數據都是屬於同一個類別
沒有屬性可以再用於對數據進行分割

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