人工智能与决策树:R语言中的决策树算法应用实例

发布时间: 2024-02-21 23:07:39 阅读量: 54 订阅数: 47
# 1. 人工智能概述 ## 1.1 人工智能简介 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指利用计算机技术来实现智能化的一门科学。它旨在使计算机系统能够执行类似于人类智能的任务,如学习、推理、感知、语言交流等。人工智能的发展历程可以追溯到上世纪50年代。 ## 1.2 人工智能在现代社会的应用 人工智能技术在当今社会的应用范围非常广泛,涉及到医疗保健、金融、教育、交通、娱乐等各个领域。例如,在医疗领域,人工智能可以帮助医生进行影像诊断,提高诊断的准确性和效率;在金融领域,人工智能可以用于风险管理和交易预测。 ## 1.3 人工智能与数据科学的关系 人工智能和数据科学有着密切的关系。数据科学是利用各种技术和算法来从数据中提取知识和洞察,而人工智能则是涉及构建能够智能地执行任务的系统。在实践中,人工智能的发展离不开对大规模数据的分析和利用,因此数据科学在人工智能中扮演着重要的角色。 # 2. 决策树算法简介 决策树算法是一种常见的监督学习算法,它通过对数据集进行递归地划分,构建一颗以决策节点和叶子节点为基本组成的树形结构,用于对实例进行分类或预测。在机器学习中,决策树常用于解决分类与回归问题,具有直观、易解释的优点。以下将就决策树算法的基本概念、原理和作用进行详细介绍。 ### 2.1 决策树概述 在决策树中,每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点存放一个类别标签。决策树的生成包括三个步骤:特征选择、树的构建和树的剪枝。通常使用信息增益、信息增益率、基尼指数等指标进行特征选择。 ### 2.2 决策树算法的原理 决策树的目标是构建一颗泛化能力强、预测准确的树,通过不断分裂节点,最终到达叶节点进行分类或预测。在构建过程中,决策树会根据数据集特征的不同属性进行划分,直到满足停止条件为止。决策树的预测过程即沿着树根节点开始,根据属性值选择对应的分支路径,直至叶节点获得分类结果。 ### 2.3 决策树在机器学习中的作用 决策树算法是一种强大的分类与回归工具,在机器学习中具有广泛的应用。其优点包括易解释、可视化直观、对数据处理能力强等,适用于处理各类数据类型。决策树算法还可以解决多分类问题、处理缺失值、处理连续值等多种情况,是构建复杂模型的基础之一。 # 3. R语言简介 在本章中,我们将介绍R语言的基础知识,包括其概述、在数据科学中的应用以及与人工智能的结合。 #### 3.1 R语言概述 R语言是一种专门用于数据分析和可视化的编程语言和环境。它是一种自由、开源的软件,拥有庞大的用户群体和丰富的扩展包。R语言提供了丰富的统计和图形方法,使得用户能够进行数据挖掘、统计建模和数据可视化等工
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初识⼈⼯智能--决策树算法 机器学习中分类和预测算法的评估: * 准确率 * 速度 * 强壮⾏ * 可规模性 * 可解释性 1. 什么是决策树/判定树(decision tree)? 判定树是⼀个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表⽰在⼀个属性上的测试,每个分⽀代表⼀个属性输出,⽽每个树叶结点代表类 或类分布。树的最顶层是根结点。 2. 机器学习中分类⽅法中的算法 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB) Logistic回归(Logistic Regression, LR) 决策树(Decision Tree, DT) –>本⽂主要讲述决策树 ⽀持向量机(Support Vector Machine, SVM) 3. 构造决策树的基本算法 分⽀ 根结点 结点 树叶 3.1 熵(entropy)概念: 信息和抽象,如何度量? 1948年,⾹农提出了 "信息熵(entropy)"的概念 ⼀条信息的信息量⼤⼩和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚⼀件⾮常⾮常不确定的事情,或者是我们⼀⽆所知的事情,需要了解⼤量信 息==>信息量的度量就等于不确定性的多少例⼦:猜世界杯冠军,假如⼀⽆所知,猜多少次? 每个队夺冠的⼏率不是相等的 ⽐特(bit)来衡量信息的多少 变量的不确定性越⼤,熵也就越⼤ 3.1 决策树归纳算法 (ID3) 1970-1980, J.Ross. Quinlan, ID3算法 选择属性判断结点 信息获取量(Information Gain):Gain(A) = Info(D) - Infor_A(D) 通过A来作为节点分类获取了多少信息 计算过程:先单独计算Info(D),以⽬标函数为计算基点,总实例数为14,其中no的实例数为5,yes的实例数为9.通过信息熵公式计算,可 得: 再计算包含age属性时的Info_age_(D),其中age可以划分为三个阶段:youth:占实例总数的5/14,middle_aged占4/14,senior占 5/14,继续通过信息熵公式计算,得到Info_age_(D),再通过信息获得量公式计算出最后的结果。 类似,Gain(income) = 0.029, Gain(student) = 0.151, Gain(credit_rating)=0.048 所以,选择age作为第⼀个根节点(取⼤的) 划分好跟节点后,排除已经称为节点的属性,继续通过该⽅法,可以继续划分结点。若出现划分好的表格中的⽬标函数为同⼀类时(eg: yes),便不需要继续划分。 重复以上步骤。。。 算法: * 树以代表训练样本的单个结点开始(步骤1)。 * 如果样本都在同⼀个类,则该结点成为树叶,并⽤该类标号(步骤2 和3)。 * 否则,算法使⽤称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息,选择能够最好地将样本分类的属性(步骤6)。该属性成为该结点的"测试"或"判定"属性(步骤7 )。在算法的该版本中, * 所有的属性都是分类的,即离散值。连续属性必须离散化。 * 对测试属性的每个已知的值,创建⼀个分枝,并据此划分样本(步骤8-10)。 * 算法使⽤同样的过程,递归地形成每个划分上的样本判定树。⼀旦⼀个属性出现在⼀个结点上,就不必该结点的任何后代上考虑它(步骤13)。 * 递归划分步骤仅当下列条件之⼀成⽴停⽌: * (a) 给定结点的所有样本属于同⼀类(步骤2 和3)。 * (b) 没有剩余属性可以⽤来进⼀步划分样本(步骤4)。在此情况下,使⽤多数表决(步骤5)。 * 这涉及将给定的结点转换成树叶,并⽤样本中的多数所在的类标记它。替换地,可以存放结 * 点样本的类分布。 * (c) 分枝 * test_attribute = a i 没有样本(步骤11)。在这种情况下,以 samples 中的多数类 * 创建⼀个树叶(步骤12) 3.1 其他算法: C4.5(Quinlan):它能够处理连续型属性或离散型属性的数据;能够处理具有缺失值的属性数据;使⽤信息增益率⽽不是信息增益作为决策树 的属性选择标准;对⽣成枝剪枝,降低过拟合。 如下为决策树算法框架: C4.5中⽤到的⼏个公式: <1> 训练集的信息熵 其中 m代表分类数,pi为数据集中每个类别所占样本总数的⽐例。 <2> 划分信息熵—-假设选择属性A划分数据集S,计算属性A对集合S的划分信息熵值 case 1:A为离散类型,有k个不同取值,根据属性的k个不同取值将S划分为k各⼦集{s1 s2 …sk},则属性A划分S的划分信息熵为:(其中 "Si" "S" 表⽰包含的样本个数) case 2: A为连续型数据,则按属性A的取值递增排序,将每对相邻值的中点看作可能的分裂点,对每个可能的分裂点,计算: 其中,SL和SR分别对应于该分裂点划分的左右两部分⼦集,选择En

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