决策树的构建_CDA答疑社区

wangjuju123

2018-10-26 阅读量: 841

决策树的构建

1. ID3算法

ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。

具体方法是：

1）从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征。

2）由该特征的不同取值建立子节点，再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止；

3）最后得到一个决策树。

2. C4.5的生成算法

与ID3算法相似，但是做了改进，将信息增益比作为选择特征的标准。

递归构建决策树：

从数据集构造决策树算法所需的子功能模块工作原理如下：得到原始数据集，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分，第一次划分之后，数据将被向下传递到树分支的下一个节点，在此节点在此划分数据，因此可以使用递归的原则处理数据集。

递归结束的条件是：

程序完全遍历所有划分数据集的属性，或者每个分支下的所有实例都具有相同的分类，如果所有实例具有相同的分类，则得到一个叶子节点或者终止块，任何到达叶子节点的数据必然属于叶子节点的分类。

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