决策树算法

决策树算法

‌‌决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，主要用于分类和回归问题‌。它通过一系列规则对数据进行分类或预测。决策树算法最早由‌J Ross Quinlan在20世纪70年代提出，其中ID3算法旨在减少树的深度，而‌C4.5算法在此基础上进行了改进，增加了对缺失值的处理和剪枝技术，适用于分类和回归问题。‌‌决策树算法的步骤包括生成和剪枝两个主要阶段‌。首先，通过训练样本集生成决策树，这个过程包括利用归纳算法从数据中提取规则，形成决策树。然后，使用新的样本数据集（测试数据集）对生成的决策树进行检验和修正，剪除那些影响预测准确性的分枝。‌绘制决策树的步骤如下‌：‌确定决策树的根节点‌：选择一个最优特征作为根节点。‌为每个特征分裂出分支‌：对于选定的特征，根据其不同取值分裂出不同的分支。‌重复上述过程‌：对每个分支重复选择最优特征，继续分裂出子分支，直到满足停止条件（如所有实例都属于同一类别或达到预设的深度）。‌确定叶节点‌：将实例分到叶节点的类中。