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3决策树学习_机器学习.pptx
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3决策树学习_机器学习.pptx
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机器学习
第
3
章 决策树学习
2003
.1
1.18
1
机器学习
-
决策树学习 译者:曾华军等 作者
:
Mitch
ell
讲者:陶晓
鹏
概论
•
决策树学习是应
用最广的归纳推理算法
之一
•
是一种逼近离散
值函数的方法
•
很好的健壮性
•
能够学习析取表
达式
•
ID3,
Assistant, C4.5
•
搜索一个完整表
示的假设空间
•
归纳偏置是优先
选择较小的树
•
决策树表示了多
个
if-then
规则
2003
.1
1.18
2
机器学习
-
决策树学习 译者:曾华军等 作者
:
Mitch
ell
讲者:陶晓
鹏
提纲
•
决策树定义
•
适用问题特征
•
基本
ID3
算法
•
决策树学习的归纳偏
置
•
训练数据的过度拟合
•
更深入的话题
2003
.1
1.18
3
机器学习
-
决策树学习 译者:曾华军等 作者
:
Mitch
ell
讲者:陶晓
鹏
决策树表示法
•
决策树
–
通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实
例。
–
叶子节点即为实例所属的分类
–
树上每个节点说明了对实例的某个属性的测试
–
节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值
•
图
3-1
•
决策树代表实例
属性值约束的合取的析
取式。
从树根到树叶的
每一条路径对应一组属
性测试
的合取,树本身
对应这些合取的析取。
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机器学习
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决策树学习 译者:曾华军等 作者
:
Mitch
ell
讲者:陶晓
鹏
决策树学习的适用问题
•
适用问题的特征
–
实例由“属性
-
值”对表示
–
目标函数具有离散的
输出值
–
可能需要析取的描述
–
训练数据可以包含错
误
–
训练数据可以包含缺
少属性值的实例
•
问题举例
–
根据疾病分类患者
–
根据起因分类设备故
障
–
根据拖欠支付的可能
性分类贷款申请
•
分类问题
–
核心任务是把样例分
类到各可能的离散
值对应的类别
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机器学习
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决策树学习 译者:曾华军等 作者
:
Mitch
ell
讲者:陶晓
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