python人工智慧演算法之決策樹流程是什麼

決策樹

是一種將資料集透過分割成小的、易於處理的子集來進行分類或迴歸的演算法。其中每個節點代表一個用於劃分資料的特徵，每個葉子節點代表一個類別或一個預測值。在建構決策樹時，演算法會選擇最好的特徵進行分割數據，使每個子集中的數據盡可能的歸屬同一類或具有相似的特徵。這個過程會不斷重複，類似Java中的遞歸，直到達到停止條件（例如葉子節點數目達到一個預設值），形成一棵完整的決策樹。它適合於處理分類和迴歸任務。而在人工智慧領域，決策樹也是一種經典的演算法，具有廣泛的應用。

接下來簡單介紹下決策樹的流程：

• #資料準備假設我們有一個餐廳的資料集，包含了顧客的性別、是否吸煙、用餐時間等屬性，以及顧客是否離開小費的資訊。我們的任務是透過這些屬性來預測顧客是否離開小費。

• 資料清洗和特徵工程對於資料清洗，我們需要對缺失值、離群值等進行處理，確保資料的完整性和準確性。對於特徵工程，我們需要對原始資料進行處理，以提取出最具區分性的特徵。例如，我們可以將用餐時間離散化成早中晚，將性別和是否吸菸轉換成0/1值等。

• 分割資料集我們將資料集分割成訓練集和測試集，通常採用交叉驗證的方式。

• 建立決策樹我們可以使用ID3、C4.5、CART等演算法來建構決策樹。這裡以ID3演算法為例，其關鍵在於計算資訊增益。我們可以對每個屬性計算資訊增益，找到資訊增益最大的屬性作為分 裂節點，遞歸地進行子樹建構。

• 模型評估我們可以使用準確率、召回率、F1-score等指標來評估模型的表現。

• 模型調優我們可以透過剪枝、調整決策樹參數等方式來進一步提升模型的效能。

• 模型應用最終，我們可以將訓練好的模型應用到新資料中，進行預測和決策。

接下來透過一個簡單的實例來了解下：

#假設我們有以下資料集：

#男男男

#特徵1	特徵2	#類別
1	1
##1	1
	1	0
	0	1

0

0

女

• 我們可以透過建構以下決策樹來對它進行分類：

  如果特徵1 = 1，則分類為男； 否則（即特徵1 = 0），如果特徵2 = 1，則分類為男；否則（即特徵2 = 0），分類為女。

  feature1 = 1
  feature2 = 0
  # 解析决策树函数
  def predict(feature1, feature2):
      if feature1 == 1:
      print("男")
  else:
  if feature2 == 1:
         print("男")
      else:
        print("女")

在這個範例中，我們選擇特徵1作為第一個分割點，因為它能夠將資料集分成為兩個包含同一個類別的子集；然後我們選擇特徵2作為第二個分割點，因為它能夠將剩餘的資料集分成為兩個包含同一個類別的子集。最後我們得到了一顆完整的決策樹，它可以將新的資料分類。

• 決策樹演算法雖然易於理解和實現，但是在實際應用中也需要充分考慮各種問題和情況：
過度擬合：在決策樹演算法中，過度擬合是常見的問題，特別是當訓練集資料量不足或特徵值較大時，容易造成過度擬合。為了避免這種情況，可以採用先剪枝或後剪枝的方式來優化決策樹。
先剪枝：透過提前停止樹的建造而對樹“剪枝”，一旦停止，節點就成為樹葉。一般處理方式為限制高度和葉子的樣本數限制
後剪枝：構造完整的決策樹後，將某不太準確的分支用葉子代替，並用該結點子樹中最頻繁的類別標記。
特徵選擇：決策樹演算法通常使用資訊增益或基尼指數等方法來計算各個特徵的重要性，然後選擇最優特徵進行劃分。但這種方法不能保證得到全局最優的特徵，因此可能會影響模型的準確性。

#########處理連續特徵：決策樹演算法通常會將連續特徵離散化處理，這樣有可能會遺失一些有用的信息。為了解決這個問題，可以考慮採用二分法等方法來處理連續特徵。 ############缺失值處理：在現實中，資料常常存在缺失值，這給決策樹演算法帶來了一定的挑戰。通常情況下，可以採用填滿缺失值、刪除缺失值等方式進行處理。 ##########

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