决策树算法.docx

决策树算法决策树算法(DecisionTreeAlgorithm)是一种常用的数据挖掘 和分类技术。它把数据转换成一个树形结构显示出来，以便更加清楚 的展示出数据的关联关系。决策树算法是一种经典的分类算法，其将 会把所有的数据属性进行分类，并根据预先定义的规则做出判定，最 终将数据划分为多个分类，从而实现数据的分类鉴定和挖掘。决策树算法是一种非常有效的机器学习算法，可以从数据中自动 学习出一组规则，然后根据这些规则来做出决策。这种算法可以很容 易地理解和使用，也很适合与各种任务一起使用，如作为自动化分类 和决策系统的一部分。决策树算法建立在树状结构的基础上，它代表一组决策，每个决 策有一定的判断标准，且标准是独一无二的，在每次判断时要根据训 练数据里的不同情况来决定根据哪一个判断标准来进行分类。决策树算法有着自己的优势，如它可以处理事先未知的概念的数 据，比如如果有一个数据集包含多个相关的属性，而这些属性之间有 着精确的联系，决策树可以非常容易地从一系列复杂的属性之中学习 出一种分类规则，然后根据这些规则来做出分类决策。止匕外，决策树 算法的训练时间较短，而且可以很容易的显示出分类的过程，从而使 得决策树算法具备可视化的优势，它可以轻松地展示出分类的结果。决策树算法有着它自己特有的缺点，如它容易出现过拟合现象， 这意味着在训练过程中，决策树可以一味地追求最大的正确率，而忽 视掉样本外的情况，从而使得它在实际应用中会出现较大的偏差。另 外，与其他算法相比，决策树算法需要较多的存储空间，因为它的模 型包含了很多的特征，而且这些特征也是依次建立的，这样就需要更 多的存储来支持这种复杂的模型。决策树算法日益受到人们的重视，它在数据挖掘和分类任务中发 挥着重要的作用O现在，已经有越来越多的的分类算法出现在市面上, 但是决策树算法仍然是众多算法中的佼佼者，它可以从数据中自动学 习出一组决策规则，并根据这些规则做出最终的决策，有助于实现有 效的数据挖掘和分类。