决策树（Design Tree）是数据挖掘的一种基本分类算法（Classification Algorithm），属于有监督学习（supervised learning），即它的训练数据是要带标记的。适用的场景就是一系列实例，每个实例属于不同的类别（称为Class 或 Label），且都可以被一系列的属性（称为Features 或 Attributes）所表示，当我们需要判断新来的实例的
3.13 决策支持决策支持是现代企业管理中大家耳熟能详的词汇。数据分析挖掘所承担的决策支持主要是指通过数据分析结论、数据模型对管理层的管理、决策提供响应和支持，从而帮助决策层提高决策水平和质量。对于现代企业和事业单位的管理层来说，数据分析的决策支持一部分是通过计算机应用系统自动实现的，这部分就是所谓的决策支持系统（Decision Support System，DSS），最常见的输出物就是企业层面
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2023-06-09 14:08:36
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数据挖掘技术是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中模式和关联的技术。它可以帮助我们从海量数据中提取有用的信息，支持决策制定和业务发展。在本文中，我们将介绍数据挖掘技术的基本概念和应用，并提供一个用Python实现的简单示例。
数据挖掘技术可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗等。它可以帮助企业分析客户行为模式，预测市场需求趋势，优化产品推荐，提高销售效率。在金融领域，数据挖掘技术可以用于欺诈
数据挖掘定义: 对数据中潜在的、不明显的数据关系进行分析与建模的算法 换句话说，是从（大）数据中寻找(隐含的)有用有价值的信息 数据仓库（ Data Warehouse，简记DW ）：是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理达到有效的决策支持。1）OLAP（在线分析处理）：针对确定的数据关系建立数据模型，包括切片、
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2023-06-09 14:09:01
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数据挖掘中的基于决策树的分类方法 1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（
1. CART决策树算法划分选择 ID3算法使用信息增益来选择特征；C4.5算法中，采用信息增益比选择特征来减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。运算量大，且不能用于回归，能不能优化为二分类问题呢？CART算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，
决策树引入： 决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够
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2023-08-19 15:24:27
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决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示，决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线。决策树优势：简单易懂，原理清晰，决策树可以实现可视化数据准备简单。其他的方法需要实现数据归一化，创建虚拟变量，删除空白变量。(注意：这个模块不支持缺失值)使用决策树的代价是数据点的对数
数据挖掘（三） 决策树1.决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括 3 个步骤: 特征选择、决策树的生成和决策树
参考博客https://www.cnblogs.com/feiyumo/p/9284490.html
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2022-06-23 10:16:40
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关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布)基本概念1、支持度的定义：support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和
定义 决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。例如有人给我们介绍新的对象的时候，我们就要一个个特点去判断，于是这种判断的过程就可以画成一棵树，例如根据特点依次判断： 如上，决策的形式以树的形式进行示意和编码，就形成了决策树。结构显然，决策树在逻辑上以树的形式存在，包含根节点、内部结点和叶节点。 - 根节点：包含数据集中的所有数据的集合 - 内部节点
决策树入门篇前言：分类是数据挖掘中的主要分析手段，其任务就是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本的类标号，把类标号未知的样本按照某一规则映射到预先给定的类标号中。分类模型学习方法其中一类就是基于决策树的学习方法，下面，简单总结一下决策树的基础知识和构造决策树的两种算法：ID3、C4.5。关键词：决策树、ID3、C4.5、信息熵、信息增益、分裂信息、信息增益率正文决策树
决策树在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结果，它的每一个叶节点对应一个分类。构造决策树的核心问题是：在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对于分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的决策树算法如下：ID3算法C4.5算法CART算法其中ID3是最经典的决策树分类算法。ID3算法ID3算法基于信息熵来选择最佳测试属性。它选
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2023-06-07 14:16:36
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分类算法之决策树ID3详解： 首先回顾决策树的基本知识：（1）数据是怎么分类的；（2）如何选择分类的属性；（3）什么时候停止分类 定义：决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率基础之上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。评价项目风险，判断其可行性的决策分
决策树分类算法决策树分类算法通常分为两个步骤：决策树生成和决策树修剪。决策树生成算法的输入参数是一组带有类别标记的样本，输出是构造一颗决策树，该树可以是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部结点（非叶子结点）一般表示为一个逻辑判断，构造决策树的方法是采用自上而下的递归方法。首先要先知道熵和信息增益怎么求。 案例： 四种不同的影响因素，一个结果（yes/no）下面式子为训练样本集的熵 分割线-------
目录ID3：使用信息增益作为属性选择度量理论例子 优缺点C4.5算法CART算法剪枝处理预剪枝后剪枝ID3：使用信息增益作为属性选择度量理论ID3算法递归地构建决策树，从根节点开始，对所有特征计算信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；再对子节点递归地调用以上方法构建决策树；知道所有特征的信息增益均很小或者没有特征可以选择为止。最后得到一个决策树。
决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。基本算法：1.选择一个属性放置在根节点，为每个可能的属性值产生一个分支2.将样本划分成多个子集，一个子集对应于一个分支3.在每个分支上递归地重复这个过程，仅使用真正到达这个分支的样本4.如果在一个节点上的所有样本拥有相同的
本文实现数据挖掘中关联规则的挖掘。关联规则挖掘一般针对交易数据库，挖掘每次交易中用户购买的项(即购买的物品)之间的关联关系。最常用的度量方式有:置信度，支持度，兴趣度，期望可达度等等。假设交易数据库为D={T1，T2，T3，.......,Tn},购买的物品的项集为I={I1，I2，I3，.......,In}。假设X为某次交易Ti购买的项，Y为每次交易Tj购买的项。置信度: X-->Y =
数据挖掘–决策树
项目简介：本项目使用数据挖掘中的决策树完成基于Adult数据集的数据分类任务。1. 算法原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，
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2023-06-25 20:41:25
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