决策树的原理_决策树特征选择

决策树的原理_决策树特征选择决策树的原理:根据树结构进行决策,可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。从根节点出发,对每个特征划分数据集并计算信息增益(或者增益率,基尼系数),选择信息增益最大的特征作为划分特征,依次递归,直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分,形成决策树。决策树优点1.计算复杂度不高;2.输出结果易于理解;3.不需要数据预处理;4…

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  • 决策树的原理:根据树结构进行决策,可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。从根节点出发,对每个特征划分数据集并计算信息增益(或者增益率,基尼系数),选择信息增益最大的特征作为划分特征,依次递归,直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分,形成决策树。
决策树
优点 1. 计算复杂度不高; 2. 输出结果易于理解; 3. 不需要数据预处理; 4. 对中间值的缺失不敏感; 5. 可以处理不相关特征数据; 6. 对于异常点的容错率高
缺点 1. 可能产生过拟合的现象; 2. 对于比较复杂的关系很难学习; 3. 样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动
  • 决策树的算法:ID3算法、C4.5算法、CART算法
算法 优缺点
ID3算法 不足: 无法处理连续特征;信息增益使得算法偏向于取值较多的特征;没有考虑缺失值和过拟合的问题。
C4.5算法 优点: 可以处理连续特征,引入增益率校正信息增益,考虑了数据缺失和过拟合的问题;不足: 剪枝方法有优化空间,生成的多叉树运算效率不高,大量对数运算和排序运算很耗时,只能用于分类不能回归。
CART算法 优点: 解决了C4.5算法的不足,可分类可回归;不足: 树的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动,特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。
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