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决策树算法及应用拓展
内容简介:
概述
预备知识
决策树生成 (Building Decision Tree)
决策树剪枝 (Pruning Decision Tree)
捕捉变化数据的挖掘方法
小结
概述 ( 一 )
传统挖掘方法的局限性
只重视从数据库中提取规则,忽视了库中
数据的变化
挖掘所用的数据来自稳定的环境,人为干
预较少
概述 ( 二 )
捕捉新旧数据变化的目的:
挖掘出变化的趋势
例:啤酒——尿布
阻止 / 延缓不利变化的发生
例:金融危机——银行的信贷策略
差异挖掘算法的主要思想:
合理比较新 / 旧数据的挖掘结果,并清晰
的描述其变化部分
预备知识一 (Building Tree)
基本思想:
用途:提取分类规则,进行分类预测
判定树分类算法
output
训练集
决策树
input
使用决策树进行分类
决策树
一个树性的结构
内部节点上选用一个属性进行分割
每个分叉都是分割的一个部分
叶子节点表示一个分布
决策树生成算法分成两个步骤
树的生成
开始,数据都在根节点
递归的进行数据分片
树的修剪
去掉一些可能是噪音或者异常的数据
决策树使用 : 对未知数据进行分割
按照决策树上采用的分割属性逐层往下,直到一个叶子节点
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liema2000
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