清华大学机器学习：决策树与随机森林详解

本资源是一份来自清华大学深圳研究生院大数据机器学习课程的PPT，主要讲解了第六讲的内容——决策树与随机森林。决策树作为机器学习中的一个重要模型，是基于树状结构来进行预测和分类的算法。课程首先通过生活中的例子，直观地介绍了决策树的概念，如询问一系列特征来做出决策的过程。学习算法涉及到了训练集和检验集的应用，以及如何将决策树看作是特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树的特点包括其可读性强、分类速度快、推理过程清晰（If-Then形式）、能够反映属性变量的重要性，并且能自动忽略对目标变量无贡献的属性。通过实例，展示了决策树如何根据不同属性值进行归类，如是否购买计算机的决定依据年龄、收入、学生状态和信誉等因素。 接下来，讲解了决策树的学习算法，如通过计数方法对特征和类别进行分析。这部分内容强调了如何利用数据来构建决策树，以及如何在实际应用中使用决策树进行分类。 课程还涉及决策树的生成和剪枝技术，即如何通过CART（Classification and Regression Trees）算法创建决策树，并对其进行优化以避免过拟合。CART算法是一种常用的决策树生成方法，它既能用于分类也能用于回归问题。 最后，随机森林是介绍的另一个重要概念，它是多个决策树的集成方法，通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。随机森林通过随机选取特征和样本来生成多个决策树，再通过投票或平均等方式合并它们的决策，从而增强模型的泛化能力。 总结来说，这份PPT深入浅出地讲解了决策树的基础理论、生成方法、优化策略和随机森林的原理，对于理解和应用机器学习中的决策树模型具有很高的实用价值。