决策树模型.ppt
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1、决策树模型(应用)决策树模型是一种以决策树这种数据结构为基础的分类、预测模(一个类似于流程图的树结构)目的:分类(布尔型)、预测 定义:一种逼近离散值目标函数的方法1 年龄 月收入 性别 月收入 性别 买不买 买不买不买不买 买15到3035到60大于60男女男女大于5000小于等于5000大于5000小于等于5000客户分类 决策树根节点属性节点类节点2信息论中的一个度量标准 熵(Entropy):刻画任意样例集合的纯度或者是刻画系统的混乱程度,熵越大,系统越混乱。1、熵的计算:给定一个样例集合的S,P为类别占S的比例。两类:Entropy(S)=-Plog2P-P_log2P_多类:Ent
2、ropy(S)=-Pilog2Pi例:设S有个样例集,其中九个正类,五个负类即9+,5-Entropy(S)=-9/14log2(9/14)-5/14_log2(5/14)=0.9402、信息增益(information gain):衡量一个属性分类实例的能力。Gain(S,A)=Entropy(S)-|Sv|/|S|Entropy(Sv)(Sv是属性A可能的取值)3名校研究生入学时导师需要根据一些列因素确定是否招收一个学生 服从调剂方向本科学历 是否本校入学成绩是否招收1不调不好不知良yes2不调不好否良No 3调不好否良yes4调好否中yes5调好不知优yes6不调好是优no 7调好是优n
3、o8调好是中no9调不好是良yes10调不好否中yes11不调不好是中yes12不调好不知中yes13调不好不知优yes14不调好否中no15调好是中no16不调不好否中noS=9+,7-Entropy(S)=0.988691、调剂:调、不调S调:6+,3-S不调:3+,4-Entropy(S调)=0.91829Entropy(S不调)=0.985226Gain(S,调剂)=0.04112、本科学历:好、不好S好:3+,5-S不好:6+,2-Entropy(S好)=095442Entropy(S不好)=08112Gain(S,本科学历)=0.10593、计算得Gain(S,是否本校)=0.26
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