1樓：匿名使用者
決策樹演算法是一種逼近離散函式值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對資料進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新資料進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對資料進行分類的過程。
決策樹方法最早產生於上世紀60年代，到70年代末。由j ross quinlan提出了id3演算法，此演算法的目的在於減少樹的深度。但是忽略了葉子數目的研究。
c4.5演算法在id3演算法的基礎上進行了改進，對於**變數的缺值處理、剪枝技術、派生規則等方面作了較大改進，既適合於分類問題，又適合於迴歸問題。
決策樹演算法構造決策樹來發現資料中蘊涵的分類規則．如何構造精度高、規模小的決策樹是決策樹演算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：
由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本資料集是根據實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用於資料分析處理的資料集。第二步，決策樹的剪枝：
決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本資料集（稱為測試資料集）中的資料校驗決策樹生成過程中產生的初步規則，將那些影響預衡準確性的分枝剪除。
2樓：小薛機械
管理學裡面有的
學計算機的應該也學把~
一般是資料探勘時會用到。
決策樹的演算法
3樓：粉絲吧
c4.5演算法繼承了id3演算法的優點，並在以下幾方面對id3演算法進行了改進：
1) 用資訊增益率來選擇屬性，克服了用資訊增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；
2) 在樹構造過程中進行剪枝；
3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；
4) 能夠對不完整資料進行處理。
c4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，準確率較高。
其缺點是：在構造樹的過程中，需要對資料集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。此外，c4.
5只適合於能夠駐留於記憶體的資料集，當訓練集大得無法在記憶體容納時程式無法執行。
具體演算法步驟如下；
1建立節點n
2如果訓練集為空，在返回節點n標記為failure
3如果訓練集中的所有記錄都屬於同一個類別，則以該類別標記節點n
4如果候選屬性為空，則返回n作為葉節點，標記為訓練集中最普通的類；
5for each 候選屬性 attribute_list
6if 候選屬性是連續的then
7對該屬性進行離散化
8選擇候選屬性attribute_list中具有最高資訊增益率的屬性d
9標記節點n為屬性d
10for each 屬性d的一致值d
11由節點n長出一個條件為d=d的分支
12設s是訓練集中d=d的訓練樣本的集合
13if s為空
14加上一個樹葉，標記為訓練集中最普通的類
15else加上一個有c4.5（r - ,c，s）返回的點 背景：
分類與迴歸樹(cart——classification and regression tree)) 是一種非常有趣並且十分有效的非引數分類和迴歸方法。它通過構建二叉樹達到**目的。
分類與迴歸樹cart 模型最早由breiman 等人提出，已經在統計領域和資料探勘技術中普遍使用。它採用與傳統統計學完全不同的方式構建**準則，它是以二叉樹的形式給出，易於理解、使用和解釋。由cart 模型構建的**樹在很多情況下比常用的統計方法構建的代數學**準則更加準確，且資料越複雜、變數越多，演算法的優越性就越顯著。
模型的關鍵是**準則的構建，準確的。
定義：分類和迴歸首先利用已知的多變數資料構建**準則, 進而根據其它變數值對一個變數進行**。在分類中, 人們往往先對某一客體進行各種測量, 然後利用一定的分類準則確定該客體歸屬那一類。
例如, 給定某一化石的鑑定特徵, **該化石屬那一科、那一屬, 甚至那一種。另外一個例子是, 已知某一地區的地質和物化探資訊, **該區是否有礦。迴歸則與分類不同, 它被用來**客體的某一數值, 而不是客體的歸類。
例如, 給定某一地區的礦產資源特徵, **該區的資源量。
實現id3決策樹學習演算法，實現ID3決策樹學習演算法
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