day10-决策树

今天学了决策树的基本知识。

基于信息论的决策树算法有：ID3, CART, C4.5等算法。

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• ID3 算法是根据信息论的信息增益来进行评估和特征的选择，每次选择信息增益最大的特征作为判断模块。ID3算法可以用于划分标称型数据集，没有剪枝的过程，为了去除过度数据匹配的问题，可通过裁剪合并相邻的无法产生大量信息增益的叶子节点。ID3不能处理连续分布的数据特征，于是就有了C4.5算法。CART算法也支持连续分布的数据特征。
• C4.5是ID3的一个改进算法，继承了ID3算法的优点。C4.5算法用信息增益率来选择划分属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高；但效率低，因树构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序。也是因为必须多次数据集扫描，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集。
• CART算法采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，就出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。

决策树算法的具体内容：

决策树算法思想

sklearn决策树算法库的介绍，参数介绍：

scikit-learn决策树算法类库介绍

用sklearn决策树算法库处理多分类问题的代码链接如下：

决策树处理多分类问题