数据挖掘：决策树中的属性选择标准与分类回归方法详解

第四章《属性选择标准 - 数据挖掘原理与实践》主要探讨了在数据挖掘过程中如何有效地选择和评估用于构建分类和回归模型的特征（属性）。章节开始于对分类与回归的概述，强调了这两种分析手段在数据挖掘中的关键作用。 ID3算法使用信息增益作为属性选择标准，它衡量的是通过某个属性划分后，数据集内部纯度提升的程度。信息增益越高，表示该属性对分类的区分能力越强。而C4.5算法在此基础上引入了信息增益率，即调整了信息增益以排除属性本身出现频率的影响，从而更客观地评估其在不同类别间的差异。 CART（分类回归树）算法则使用Gini系数来度量不确定性，Gini系数反映了数据集根据某个属性分割后的混乱程度。Gini值越小，意味着划分后各组的类别分布越均匀，该属性作为分割依据的效率更高。 分类的定义被明确为数据挖掘中基于已知类别的学习，目的是构建预测模型，例如通过分析邮件内容识别垃圾邮件，或者预测肿瘤类型。回归分析则关注连续值的预测，如根据客户收入和职业预测电脑设备消费。 分类与回归的主要区别在于输出：分类的输出是离散的类别标签，如“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，而回归的输出是连续数值，如预测的营业额。例如，判断用户是否会流失属于分类问题，而预测销售额则是回归问题。 分类的步骤包括数据集划分（训练集和测试集）、模型构建（如决策树）、模型应用到测试集评估性能，以及最终在未知数据上应用高精度模型。给出的分类过程示例展示了如何根据个人属性（如年龄、收入和贷款风险等级）预测贷款结果。 总结来说，本章详细阐述了在数据挖掘中，针对分类和回归任务，如何选择合适的属性选择标准，并通过实例说明了分类方法的实施步骤和关键概念。这对于理解和应用数据挖掘技术具有重要的指导意义。