人工智能和机器学习之分类算法：决策树：决策树在回归问题中的应用.docx

人工智能和机器学习之分类算法：决策树：决策树在回归

问题中的应用

1 引言

1.1 机器学习与决策树简介

在机器学习领域，决策树是一种常用的学习算法，它以树结构形式表示决

策规则，易于理解和实现。决策树可以用于分类和回归任务，其中分类任务是

预测离散的类别，而回归任务则是预测连续的数值。决策树通过递归地分割数

1.2 回归问题的重要性

回归问题在机器学习中占据重要地位，它涉及预测一个连续的输出变量。

回归分析可以用于预测房价、股票价格、销售额等，是商业分析、经济预测和

科学研究中的重要工具。通过回归分析，我们可以理解不同变量之间的关系，

预测未来的趋势，为决策提供数据支持。

1.2.1 决策树在回归问题中的应用

决策树应用于回归问题时，称为回归树。回归树的构建与分类树类似，但

叶节点预测的是连续值，而不是类别。在特征选择时，回归树通常使用最小平

方误差或最小绝对误差作为分割标准。

1.2.2 示例：使用决策树解决回归问题

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data = pd.read_csv('house_prices.csv')

X = data[['area', 'bedrooms', 'location']]

y = data['price']

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=42)

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regressor.fit(X_train, y_train)

试集。接着，我们创建了一个决策树回归模型，并使用训练集数据进行训练。

最后，我们使用测试集数据进行预测，并计算预测结果与实际结果之间的均方

误差（MSE），以评估模型的性能。

通过决策树回归，我们可以得到一个直观的模型，了解哪些特征对房价预

测影响最大，以及不同特征组合下的房价预测值。这不仅有助于提高预测的准

确性，还增加了模型的可解释性，对于业务决策和市场分析具有重要意义。

2 决策树基础

2.1 决策树的构建原理

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过递归地分割数

据集，创建一个树结构，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支

import pandas as pd

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

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data = {'Area': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000],

'Bedrooms': [2, 3, 4, 5, 6],

'Price': [200000, 300000, 400000, 500000, 600000]}

df = pd.DataFrame(data)

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X = df[['Area', 'Bedrooms']]

regressor.fit(X_train, y_train)

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y_pred = regressor.predict(X_test)

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mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')

在这个例子中，我们使用了 sklearn 库中的 DecisionTreeRegressor 来构建一

个决策树模型，用于预测房价。模型首先通过训练数据集学习，然后对测试数

据集进行预测，并计算预测结果的均方误差。

2.2 分裂准则与特征选择

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regressor_mse = DecisionTreeRegressor(criterion='mse', random_state=42)

regressor_mae = DecisionTreeRegressor(criterion='friedman_mse', random_state=42)

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