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首頁精彩閱讀常見決策樹分類算法都有哪些？
常見決策樹分類算法都有哪些？
2019-02-22
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我們都知道，在機(jī)器學(xué)習(xí)中我們有很多的問題都是需要使用決策樹來解決，由此我們不難發(fā)現(xiàn)決策樹是一個(gè)十分實(shí)用的內(nèi)容，這是因?yàn)?a href='/map/jueceshu/' style='color:#000;font-size:inherit;'>決策樹的算法是十分給力的。其實(shí)決策樹的算法也是有很多的，我們?cè)谶@篇文章中給大家詳細(xì)地介紹一下決策樹的分類算法。


首先我們給大家介紹一下C4.5算法，這種算法就是基于ID3算法的改進(jìn)，主要包括：使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)；在決策樹構(gòu)造的同時(shí)進(jìn)行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對(duì)不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；使用k交叉驗(yàn)證降低了計(jì)算復(fù)雜度；針對(duì)數(shù)據(jù)構(gòu)成形式，提升了算法的普適性。


然后我們給大家介紹一下CLS算法。這種算法就是最原始的決策樹分類算法，基本流程是，從一棵空數(shù)出發(fā)，不斷的從決策表選取屬性加入數(shù)的生長過程中，直到決策樹可以滿足分類要求為止。CLS算法存在的主要問題是在新增屬性選取時(shí)有很大的隨機(jī)性。


接著我們給大家介紹一下ID3算法，這種算法就是對(duì)CLS算法的最大改進(jìn)是摒棄了屬性選擇的隨機(jī)性，利用信息熵的下降速度作為屬性選擇的度量。ID3是一種基于信息熵的決策樹分類學(xué)習(xí)算法，以信息增益和信息熵，作為對(duì)象分類的衡量標(biāo)準(zhǔn)。ID3算法結(jié)構(gòu)簡單、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、分類速度快適合大規(guī)模數(shù)據(jù)分類。但同時(shí)由于信息增益的不穩(wěn)定性，容易傾向于眾數(shù)屬性導(dǎo)致過度擬合，算法抗干擾能力差。而ID3算法的核心思想：根據(jù)樣本子集屬性取值的信息增益值的大小來選擇決策屬性(，并根據(jù)該屬性的不同取值生成決策樹的分支，再對(duì)子集進(jìn)行遞歸調(diào)用該方法，當(dāng)所有子集的數(shù)據(jù)都只包含于同一個(gè)類別時(shí)結(jié)束。最后，根據(jù)生成的決策樹模型，對(duì)新的、未知類別的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分類。這種算法的優(yōu)點(diǎn)就是方法簡單、計(jì)算量小、理論清晰、學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)、比較適用于處理規(guī)模較大的學(xué)習(xí)問題。缺點(diǎn)就是傾向于選擇那些屬性取值比較多的屬性，在實(shí)際的應(yīng)用中往往取值比較多的屬性對(duì)分類沒有太大價(jià)值、不能對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行處理、對(duì)噪聲數(shù)據(jù)比較敏感、需計(jì)算每一個(gè)屬性的信息增益值、計(jì)算代價(jià)較高。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了決策樹分類算法的具體內(nèi)容，不難發(fā)現(xiàn)決策樹的算法都是經(jīng)過不斷的改造而趨于成熟的，希望這篇文章能夠幫助大家更好帶來理解決策樹的知識(shí)。

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