您的位置 > 自欺欺人一尾中特 > CDA專訪 > 關于數據挖掘中決策樹的知識

秋风落叶精准资料一尾中特平:關于數據挖掘中決策樹的知識

自欺欺人一尾中特 www.jauzy.icu 來源:CDA原創 | 2019-05-23 | 發布:經管之家




在數據挖掘中,有很多的算法是需要我們去學習的,比如決策樹算法。在數據挖掘中,決策樹能夠幫助我們解決更多的問題。當然,關于決策樹的概念是有很多的,所以說我們需要多多學習多多總結,這樣才能夠學會并且學會數據挖掘的知識,在這篇文章中我們就重點為大家介紹一下關于決策樹的相關知識。


1.決策樹的算法


決策樹的算法是以樹狀結構表示數據分類的結果。一般情況,一棵決策樹包含一個根節點、若干個內部結點和若干個葉結點。而葉結點對應于決策結果,其他每個結點則對應于一個屬性測試;每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中;根結點包含樣本全集,從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。決策樹學習的目的就是為了產生一棵泛化能力強,即能處理未見示例能力強的決策樹。這些就是決策樹算法的結構。


2.決策樹的原理


一般來說,決策樹歸納的基本算法是貪心算法,自頂向下以遞歸方式構造決策樹。而貪心算法在每一步選擇中都采取在當前狀態下最優的選擇。在決策樹生成過程中,劃分選擇即屬性選擇度量是關鍵。通過屬性選擇度量,選擇出最好的將樣本分類的屬性。這樣就能夠方便數據屬性的劃分,然后,下一步是樹的剪枝。在決策樹學習中,為了盡可能正確分類訓練樣本,結點劃分過程將不斷重復,這樣才能夠使用決策樹解決很多的問題。而分類是數據挖掘中的一種應用方法,而決策樹則是一種典型的普遍使用的分類方法,并且決策樹技術早已被證明是利用計算機模擬人決策的有效方法。


3.決策樹的現狀


近年來隨著信息技術、計算機科學的迅速發展,決策樹作為重要方法之一,越來越受到人們的關注。而其在人工智能方面的潛力以及與越來越多新技術的結合,由此可見,決策樹在數據挖掘乃至數據分析中還是有很長的使用時間,這就是決策樹至今經典的原因。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于數據挖掘中決策樹的知識,當大家學習了決策樹的概念,決策樹的結構以決策樹的原理,就能夠掌握決策樹的基礎知識。不過要想學習數據挖掘,還是要學習更多的知識,希望這篇文章能夠幫助到大家。

完 謝謝觀看

本文已經過優化顯示,查看原文請點擊以下鏈接:
查看原文:https://www.cda.cn/view/26971.html

院校點評more

京ICP備11001960號  京ICP證090565號 京公網安備1101084107號 論壇法律顧問:王進律師知識產權?;ど?/a>免責及隱私聲明   主辦單位:自欺欺人一尾中特 版權所有
聯系QQ:2881989700  郵箱:[email protected]
合作咨詢電話:(010)62719935 廣告合作電話:13661292478(劉老師)

投訴電話:(010)68466864 不良信息處理電話:(010)68466864