数据挖掘：决策树与分类模型构建

本文主要探讨了基于连续属性的划分在数据挖掘中的应用，特别是与决策树和模型评估相关的概念。文章介绍了分类的基本理念，并详细阐述了数据分类的两个步骤：模型构建和未知对象的分类。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、贝叶斯法和神经网络等。 在基于连续属性的划分中，多路划分和二元划分是两种常用的方法。多路划分通过设定多个分割点（vi）将数据划分为不同的区间，例如vi≤A＜vi+1，而二元划分则简单地将数据分为小于v和大于等于v的两部分。在实际操作中，通常会考虑所有可能的划分点并选择最优的划分策略，以提高模型的准确性。 分类是一种重要的数据挖掘技术，它依赖于一个分类模型或分类器，将数据映射到特定类别。训练集是构建模型的基础，由数据库中的数据元组组成，每个元组都有一个类别标记。测试集则用于评估模型的预测准确率，确保模型在未见过的数据上表现良好。如果模型在测试集上的表现满意，那么就可以将其用于新数据的分类。 数据分类通常分为两步：首先，根据训练集学习一个模型，这可以是分类规则、决策树等形式；其次，使用这个模型对未知数据进行预测，通过比较模型预测类别和实际类别来评估模型的准确性。为了防止过拟合，测试集必须与训练集独立。 在有监督学习中，模型的训练是在知道每个样本所属类别的指导下进行的，比如决策树法。而无监督学习则是在没有类别信息的情况下进行，目标是发现数据的内在结构或聚类。分类模型的构建方法多样，包括决策树、统计方法（如贝叶斯法和非参数法）、神经网络以及粗糙集等。 通过两个决策树示例，我们可以看到如何根据属性（如婚姻状态和税务收入）进行分裂，以达到最优的分类效果。这些树状结构直观地展示了如何根据特征值做出预测，帮助理解模型的工作原理。 总结来说，基于连续属性的划分在决策树构建和模型评估中起着关键作用，是数据挖掘和机器学习领域的重要工具，尤其在分类问题中有着广泛的应用。理解和掌握这些概念对于进行有效的数据建模和预测至关重要。