python数据挖掘实战之七:决策树

发布网友发布时间：2024-09-06 17:54

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热心网友时间：2024-12-14 01:47

Python数据挖掘实战之七：决策树详解

本节内容深入探讨了决策树在数据挖掘中的应用，它是一种非参数监督学习工具，用于分类和回归分析。

决策树的基本类型包括离散型（用于分类，如性别）和连续型（处理数值型数据，如年龄）。离散型决策树构建中，包括了根节点、拆分过程、决策节点、叶子节点等组成部分，其目标是通过不断划分数据，提高纯度，直至达到理想状态。

构建决策树时，特征选择至关重要，如ID3、C4.5和CART等算法根据信息增益、信息增益率和基尼系数等指标选择最优特征。CART算法通过计算基尼指数来衡量不确定性，其过程涉及递归分割数据，直到满足停止条件，如数据集过小或纯度达到一定阈值。

尽管决策树具有速度快、逻辑清晰的优点，但容易过拟合，需要通过剪枝方法如CCP来防止。剪枝涉及在保证模型性能和复杂度之间找到平衡，通过调整代价复杂度参数α来优化模型。

实战中，决策树在mnist数据集上展示了其分类能力，尽管在识别精度上不如深度学习方法如CNN（98%），但其运行时间较短。而logistic regression和SVM的表现也各有优势，但总体上，CART和PCA/LDA在该数据集上的效果相对较弱。