数据挖掘：基于标称属性的决策树分类

"这篇资料主要讨论了基于标称属性的分裂在决策树构建中的应用，以及模型评估的相关概念。文章提到了多路划分和二元划分两种方式，并以汽车类型为例进行了具体展示。同时，资料涵盖了数据挖掘中的分类任务，包括训练集、测试集的定义，以及模型构建和评估的过程。此外，还对比了有监督学习和无监督学习的区别，并列举了几种常见的分类模型构建方法，如决策树、规则归纳、贝叶斯法、神经网络等。" 在构建决策树时，基于标称属性的分裂是一个关键步骤。多路划分是指根据属性的不同取值来创建多个输出分支，比如在"CarType"这个属性上，如果有三个不同的属性值"Family"、"Sports"和"Luxury"，那么可能的划分就有三种：{Family, Sports, Luxury}、{Family, Luxury}{Sports}、{Family, Sports}{Luxury}。另一方面，二元划分则将属性值分为两部分，例如对于"CarType"，可以创建两个分支，如{Family, Sports}和{Luxury}，这样的划分考虑了所有可能的二元组合，但不包括原属性值的集合。 分类是一种数据挖掘技术，它利用分类模型将数据映射到预定义的类别中。训练集是用来构建模型的数据，每个训练样本包含一组属性值和对应的类别标记。测试集则用于评估模型的准确性，防止过分适应训练数据导致的过拟合问题。分类过程分为两步：首先建立模型，然后用模型对未知数据进行预测并评估其准确性。 有监督学习是分类的主要方法，其中模型在已知每个样本类别的指导下进行学习，例如决策树和规则归纳。而无监督学习则在没有类别信息的情况下进行，如聚类。常见的分类模型构建方法包括决策树（如ID3、C4.5、CART等）、贝叶斯分类、K近邻（K-NN）和神经网络等。 决策树是一种直观且易于理解的模型，通过递归地分割数据集来创建树状结构。每个内部节点代表一个属性测试，每个分支代表一个测试结果，而叶子节点则对应一个类别决定。资料中给出了两个简单的决策树示例，展示了如何依据"Refund"、"Marital Status"和"Tax Inc"等属性进行分裂以预测类别。 模型评估通常依赖于测试集的准确率，即模型正确分类的测试样本占总样本的比例。如果模型在独立的测试集上表现良好，那么它可以用于对新的、未知数据进行分类。