c45决策树算法 决策树算法c50

python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法

树的复在这篇文章中（1）初始化模型为常数值我们给大家介绍了关于数据挖掘中决策树的知识，当大家学习了决策树的概念，决策树的结构以决策树的原理，就能够掌握决策树的基础知识。不过要想学习数据挖掘，还是要学习更多的知识，希望这篇文章能够帮助到大家。杂度可以用树的分支数目来衡量，树的分支我们可以用叶子结点的数量来表示

关于数据挖掘中决策树的知识

xgboost的相对于GBDT的一个非常重要的改进就是使用泰勒二阶展开来近似拟合残，也即如下公式：

在数据挖掘中，有很多的算法是需要我们去学习的，比如决策树算法。在数据挖掘中，决策树能够帮助我们解决更多的问题。当然，关于决策树的概念是有很多的，所以说我们需要多多学习多多总结，这样才能够学会并且学会数据挖掘的知识，在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于决策树的相关知识。

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Boosting的每一次抽样的样本分布都是不一样的。每一次迭代，都根据上一次迭代的结果，增加被错误分类的样本的权重，使得模型能在之后的迭代中更加注意到难以分类的样本，这是一个不断学习的过程，也是一个不断提升的过程，这也就是boosting思想的本质所在。迭代之后，将每次迭代的基分类器进行集成。那么如何进行样本权重的调整和分类器的集成是我们需要考虑的关键问题。

1.决策树的算法

C4.5树仍然使用的是多叉树，因此每个特征仅使用一次，在后续分裂中不再使用。且只能用于分类。

决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根、若干个内部结点和若干个叶结点。而叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的就是为了产生一棵泛化能力强，即能处理未见示例能力强的决策树。这些就是决策树算法的结构。

2.决策树的原理

一般来说，决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下以递归方式构造决策树。而贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下的选择。在决策树生成过程中，划分选择即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出的将样本分类的属性。这样就能够方便数据属性的划分，然后，下一步是树的剪枝。在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，这样才能够使用决策树解决很多的问题。而分类是数据挖掘中的一种应用方法，而决策树则是一种典型的普遍使用的分类方法，并且决策树技术早已被证明是利用计算机模拟人决策的有效方法。

3.决策树的现状

近年来随着信息技术、计算机科学的迅速发展，决策树作为重要方法之一，越来越受到人们的关注。而其在人工智能方面的潜力以及与越来越多新技术的结合，由此可见，决策树在数据挖掘乃至数据分析中还是有很长的使用时间，这就是决策树至今经典的原因。

用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣

【1】

数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5。决策树方法很直观，这是它的优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。ANGOSS公司的KnowedgeSEEKER产品采用了混合算法的决策树。神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。它的优点是它能地对复杂问题进行预测。神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司是这个产品的供应者。遗传算法是一种基于进化过程的组合优决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。化方法。它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。遗传算法通常与神经网络结合使用。采用上述技术的某些专门的分析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。

信息增益表示得知特征A的信息而使得数据X的信息的不确定性的程度。

什么是决策树？如何用决策树分类

设每个记录有一个属性“ID”，若按照ID来进行分割的话，由于ID是的，因此在这一个属性上，能够取得的特征值等于样本的数目，也就是说ID的特征值很多。那么无论以哪个ID为划分，叶子结点的值只会有一个，纯度很大，得到的信息增益会很大，但这样划分出来的决策树是没意义的。由此可见，ID3决策树偏向于取值较多的属性进行分割，存在一定的偏好。为减小这一影响，有学者提出C4.5的分类算法。

决策树是一种树形结构，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Bagging的思想是每一次从原始数据中根据均匀概率分布有放回的抽取和原始数据大小相同的样本，样本点可能出现重复，然后对每一次产生的训练集构造一个分类器，再对分类器进行组合。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。其中每个内部表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶代表一种类别。

什么是决策树算法？

CART：使用基尼指数的划分准则，通过在每个步骤限度降低不纯洁度，CART能够处理孤立点以及能够对空缺值进行处理。

决策树构成的基本要素包括：、分支、根、叶、特征、特征值、决策规则等。

上图近似算法公式的解释：将特征k的特征值进行排序，计算特征值分布，rk（z）表示的是对于特征k而言，其特征值小于z的权重之和占总权重的比例，代表了这些特征值的重要程度，我们按照这个比例计算公式，将特征值分成若干个bucket，每个bucket的比例相同，选取这几类特征值的边界作为划分候选点，构成候选集；选择候选集的条件是要使得相邻的两个候选分裂值小于某个阈值。

决策树是一种基于树形结构来进行决策分析的模型。它通过将样本数据集分成许多小的子集，每个子集包含具有相似特征的数据点。在每个子集中，决策树通过对特征进行判断和分析，以确定样本数据点的分类或预测结果。决策树是一种简单而有效你是不可以指定它使用其他算法的。但是你可以设置sklearn.tree.DecisionTreeClassifier中criterion参数为"entropy"，也就是信息增益，这样就几乎是ID3了。但是C4.5是基于信息增益率的，所以sklearn.tree.DecisionTreeClassifier做不到C4.5算法。的机器学习算法，它广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。

为什么决策树可视化含负数

决策树：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零的概率。机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值的一种映射关系。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。

ID3：选择信息熵增益的feature作为node，实现对人工神经网络按其模型结构大数据的归纳分类。

C再研究目标函数中的正则项：4.5：是ID3的一个改进，比ID3准确率高且快，可以处理连续值和有缺失值的feature。

CART：使用基尼指数的划分准则，通过在每个步骤限度降低不纯洁度，CART能够处理孤立点以及能够对空缺值进行处理。常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：

ID3：选择信息熵增益的feature作为node，实现对数据的归纳分类。

C4.5：是ID3的一个改进，比ID3准确率高且快，可以处理连续值和有缺失值的feature。

决策树是什么

分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管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。

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。

决策树案例

决策树是一种树形结构，其中每个内部表示一个属性上的测试，每个分支请看图示。代表一个测试输出，每个叶代表一种类别。

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。

决策树与神经网络

决策树：每个内部表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶代表一种类别。

决策树是一种常用的分类方法，是一种监督学习。监督学习：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，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。

决策树组成：1.决因此，剪枝就是在确定了α时，选择损失函数最小的树。策点，即对几种可能方案的选择，以决策树根部的决策点为最终决策方案。2.状态，代表备选方案的经济效果（期望值）sklearn中决策树分为DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor，所以用的算法是CART算法，也就是分类与回归树算法(classification and regression tree,CART)，划分标准默认使用的也是Gini，ID3和C4.5用的是信息熵

决策树包括预先剪枝和后剪枝两种，剪枝是决策树停止分支的方法机器学习. 邹博之一。

人工神经网络（Artificial Neural Networks,简称ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。通过调整内部大量之间相互连接的关系，达到信息处理目的。

树模型总结

第二，利用子数据集来构建子决策树，将这个数据放到每个子决策树中，每个子决策树输出一个结果。，如果有了新的数据需要通过随机森林得到分类结果，就可以通过对子决策树的判断结果的投票，得到随机森林的输出结果了。如下图，设随机森林中有3棵子决策树，2棵子树的分类结果是A类，1棵子树的分类结果是B类，那么随机森林的分类结果就是A类。

Decision Tree -(Bagging)-> Random Forest -(Boosting)-> Gradient Boosting->XGBoost

与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取的特征。这样能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。

【2】

决策树是一个有监督的分类模型，本质是选择一个能带来信息增益的特征值进行分裂，直到到达结束条件或者叶子纯度到达一定阈值。

决策树的每个非叶子表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出。叶子存放一个类别，将存放的类别作为决策结果。

按照分裂指标不同，决策树分为ID3，C4.5，和CART。

1. ID3：以信息增益为划分标准

信息增益的计算基于信息熵（度量样本纯度指标）

ID3的缺陷：

2. C4.5：基于信息增益率准则选择分割属性算法

信息增益率通过引入一个被称作分裂信息（Split rmation）的项来惩罚取值较多的属性。

分子即ID3中计算的信息增益。分母由属性a的特征值个数决定，IV值越大，信息增益率越小，这样就可以避免模型偏好特征值多的属性。

但是，如果使用这个公式，模型又会偏向特征数少的特征。因此，C4.5决策树先从候选分裂属性中找出信息增益高于平均水平的属性，从中选择增益率的。

对于连续值属性来说，可取值数目不再有限，因此可以采用离散化技术（如二分法）进行处理。将属性值从小到大排序，然后选择中间值作为分割点，数值比它小的点被划分到左子树，数值不小于它的点被分到右子树，计算分割的信息增益率，选择信息增益率的属性值进行分割。

3. CART：以基尼系数为准则选择划分属性，可以应用于分类和回归

CART是一棵二叉树，采用二元切分法，每次把数据切成两份，分别进入左子树、右子树。而且每个非叶子都有两个孩子，所以CART的叶子比非叶子多1。相比ID3和C4.5，CART应用要多一些，既可以用于分类也可以用于回归。CART分类时，使用基尼指数（Gini）来选择的数据分割的特征，gini描述的是纯度，与信息熵的含义相似。CART中每一次迭代都会降低GINI系数。

分类与回归树具有两点特征：

回归树优点：

构建组合分类器的好处：

1.数据的随机选取

，从原始的数据集中采取有放回的抽样（bootstrap），构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。

Gradient Boosting(GB)模型

思想就是迭代生成多个弱模型，将每个弱模型的结果相加。

Grandient Boosting模型算法具有相似的步骤：

（2）迭代生成基学习器（计算伪残-> 生成基学习器 -> 目标函数优化 -> 更新模型）

1. GBDT推导

GBDT是以决策树CART为基学习器的GB算法，是迭代树。

其中F是指所有基模型组成的函数空间。

那么一般化的损失函数是预测值 y^与 真实值y之间的关系，如我们前面的平方损失函数，那么对于n个样本来说，则可以写成：

更一般的，我们知道一个好的模型，在偏和方上有一个较好的平衡，而算法的损失函数正是代表了模型的偏面，最小化损失函数，就相当于最小化模型的偏，但同时我们也需要兼顾模型的方，所以目标函数还包括抑制模型复杂度的正则项，因此目标函数可以写成：

好的模型需要具备两个基本要素：一是要有好的精度（即好的拟合程度），二是模型要尽可能的简单（复杂的模型容易出现过拟合，并且更加不稳定）因此，我们构建的目标函数右边项是模型的误项，第二项是正则化项（也就是模型复杂度的惩罚项）

每一次迭代，都在现有树的基础上，增加一棵树去拟合前面树的预测结果与真实值之间的残

目标函数如上图，一行画圈部分实际上就是预测值和真实值之间的残

先对训练误进行展开：

xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了残平方和的一阶和二阶导数

那么树的复杂度式子：右边项是叶子结点的数量T，第二项是树的叶子结点权重w的l2正则化，正则化是为了防止叶子结点过多

此时，每一次迭代，相当于在原有模型中增加一棵树，目标函数中，我们用wq（x）表示一棵树，包括了树的结构以及叶子结点的权重，w表示权重（反映预测的概率），q表示样本所在的索引号（反映树的结构）

将最终得到的目标函数对参数w求导，带回目标函数，可知目标函数值由红色方框部分决定：

因此，xgboost的迭代是以下图中gain式子定义的指标选择分割点的：

那么如何得到的组合树呢？

一随机森林是一个多棵决策树的组合分类器。主要包括两方面：数据的随机选取，以及待选特征的随机选取。种办法是贪心算法，遍历一个内的所有特征，按照公式计算出按照每一个特征分割的信息增益，找到信息增益的点进行树的分割。增加的新叶子惩罚项对应了树的剪枝，当gain小于某个阈值的时候，我们可以剪掉这个分割。但是这种办法不适用于数据量大的时候，因此，我们需要运用近似算法。

另一种方法：XGBoost在寻找splitpoint的时候，不会枚举所有的特征值，而会对特征值进行聚合统计，按照 特征值的密度分布 ，构造直方图计算特征值分布的面积，然后划分分布形成若干个bucket(桶)，每个bucket的面积相同，将 bucket边界上的特征值 作为splitpoint的候选， 遍历所有的候选分裂点 来找到分裂点。

综合以上所述，我们可以得到xgboost相比于GBDT的创新之处：

python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法

信息增益定义：特征A对训练数据集D的信息增益g(D, A)定提醒网友，详细介绍请参考百度。如你认为此回答正确，你也满意，请按下采纳，谢谢！义为D的经验熵决策树分类从根开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子。每一个子对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分配，直至达到叶，将实例分配到叶的类中。H(D)与给定特征A的条件下D的经验条件熵H(D|A)之，即：