決策樹學(xué)習(xí)課件-展示頁
2025-01-19 19:37本頁面
【正文】 [9+,5]來概括這樣的數(shù)據(jù)樣例）。 7 圖 31 Play tennis決策樹 此圖為典型學(xué)習(xí)到的決策樹，這棵樹根據(jù)天氣情況分類“星期六上午是否適合打網(wǎng)球”，上面的實(shí)例沿著這棵決策樹的最左分支向下排列，因而被判定為反例（也就是這棵樹預(yù)測這個實(shí)例 Play tennis=no）。這個過程就是利用決策樹進(jìn)行分類的過程，利用若干個變量來判斷所屬的類別。每一個葉結(jié)點(diǎn)代表一種可能的分類結(jié)果。每個分支是一個新的決策結(jié)點(diǎn)，或者是樹的葉子。 決策樹的表示 決策樹的基本組成部分：決策結(jié)點(diǎn)、分支和子葉。歸納學(xué)習(xí)存在一個基本的假定：任一假設(shè)如果能夠在足夠大的訓(xùn)練樣本集中很好的逼近目標(biāo)函數(shù)，則他也能在未見樣本中很好地逼近目標(biāo)函數(shù)。 歸納學(xué)習(xí)的過程就是尋找一般化描述的過程。歸納推理視圖從對象的一部分或整體的特定觀察中得到一個完備且正確的描述，即從特殊事實(shí)得出普遍規(guī)律性的結(jié)論。歸納算法是從特殊到一般的過程。 決策樹原理 決策樹方法首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。學(xué)習(xí)得到的決策樹能夠被再次表示為多個 ifthen的規(guī)則，提高可讀性。 決策樹學(xué)習(xí)是應(yīng)用最廣的歸納推理算法之一。決策樹代表著決策集的樹性結(jié)構(gòu)。該方法先根據(jù)訓(xùn)練集 數(shù)據(jù)形成決策樹。屬性的其他度量 簡介 決策樹也稱為判定樹。決策樹中的過擬合問題 252。決策樹原理 252。機(jī)器學(xué)習(xí) 第 3講 決策樹學(xué)習(xí) 內(nèi)容 252。簡介 252。決策樹算法 252。決策樹的其他問題 252。在決策樹方法中，首先從實(shí)例集中構(gòu)造決策樹，這是一種有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的方法。如果該數(shù)不能對所有對象給出正確的分類，那么選擇一些例外加入到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中，重復(fù)該過程一直到形成正確的決策集。最終結(jié)果是一棵樹，其葉結(jié)點(diǎn)是類名，中間結(jié)點(diǎn)是帶有分枝的屬性，該分枝對應(yīng)屬性的某一可能值。它是一種逼近離散值函數(shù)的方法，對噪聲數(shù)據(jù)有很好的健壯性且能夠?qū)W習(xí)析取表達(dá)式。這種學(xué)習(xí)算法是最流行的歸納推理算法之一，被成功的應(yīng)用到從醫(yī)學(xué)醫(yī)療診斷到學(xué)習(xí)評估貸款申請的信用風(fēng)險(xiǎn)的廣闊領(lǐng)域。 歸納學(xué)習(xí) 決策樹技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式和規(guī)則的核心是歸納算法。歸納推理從若干個事實(shí)中表征出的特征、特性或?qū)傩灾?，通過比較、總結(jié)、概括而得出一個規(guī)律性的結(jié)論。歸納對于認(rèn)識的發(fā)展完善具有重要的意義。這種一般化描述能夠解釋給定的輸入數(shù)據(jù)，并可以用來預(yù)測新的數(shù)據(jù)。這個假定是歸納學(xué)習(xí)的前提條件。決策樹最上面的結(jié)點(diǎn)稱為跟結(jié)點(diǎn)，是整個決策樹的開始。每個決策結(jié)點(diǎn)代表一個問題或決策，通常對應(yīng)于待分類對象的屬性。在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個結(jié)點(diǎn)都會遇到一個測試，對每個節(jié)點(diǎn)上問題的不同測試輸出導(dǎo)致不同的分支，最后會到達(dá)一個葉子結(jié)點(diǎn)。 決策樹表示法 ?決策樹 ? 通過把實(shí)例從根節(jié)點(diǎn)排列到某個葉子節(jié)點(diǎn)來分類實(shí)例； ? 葉子節(jié)點(diǎn)即為實(shí)例所屬的分類； ? 樹上每個節(jié)點(diǎn)說明了對實(shí)例的某個屬性的測試； ? 節(jié)點(diǎn)的每個后繼分支對應(yīng)于該屬性的一個可能值。 8 圖 31對應(yīng)于一下表達(dá)式 決策樹代表實(shí)例屬性值約束的合取的析取式從根結(jié)點(diǎn)
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