一、决策树诱导算法？

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。

C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。

二、决策树算法原理？

决策树算法是一种基于树形结构的有监督学习算法，它通过对数据集进行递归分割来构建一个分类或回归模型。下面是决策树算法的基本原理：

1. 特征选择：

决策树算法首先根据给定的数据集选择最佳的特征作为当前的分割标准。特征选择的目标是找到能够最好地区分不同类别的特征。

2. 分割节点：

根据选定的特征，决策树将数据集分割成多个子集，使得每个子集内的样本具有相似的特征。分割节点的目标是使得同一子集内的数据尽可能属于同一类别。

3. 递归构建子树：

对于每个子集，重复步骤1和步骤2，递归地构建子树，直到满足终止条件。终止条件可以是以下几种情况之一：

- 达到预定的树深度。

- 所有样本属于同一类别。

- 子集内的样本数量小于某个预定阈值。

4. 构建叶节点：

当满足终止条件时，将当前节点标记为叶节点，并将该节点的类别标签设置为该子集中样本数量最多的类别。

5. 预测：

通过遍历决策树，根据样本的特征值逐步判断并移动到相应的子节点，最终到达叶节点并预测出样本的类别标签。

在决策树算法中，有多种特征选择的策略，如信息增益、基尼系数等。此外，决策树算法还有一些衍生的变体，如随机森林、梯度提升树等，以提高预测性能和抑制过拟合现象。

决策树算法易于理解和解释，适用于各种领域的分类和回归任务。然而，决策树算法在处理复杂问题和处理高维数据时可能容易过拟合，并且对数据的小变化敏感。因此，在使用决策树算法时需要注意适当的参数设置和模型调整。

三、决策树算法通俗理解？

决策树是一种用于做出决策的算法，它以树形结构的形式表示决策过程。每一个非叶子节点代表一个决策，每一个叶子节点代表一个结果，从根节点开始，每一步决策都会导致到达另一个节点，最终到达结果节点。

决策树的构建利用了信息熵（Information Entropy）的原理。信息熵是指信息的不确定性，在决策树中，每一步决策都是为了降低信息熵，以此来帮助选择最优解。

决策树的构建过程一般分为以下几个步骤：

收集数据：获取所有需要做决策的数据。

分析数据：对数据进行分析，计算信息熵。

构建决策树：根据信息熵的大小，从根节点开始逐步构建决策树，直到所有决策都被考虑。

使用决策树：通过从根节点开始按照决策树的构造进行决策，最终到达结果节点。

四、随机森林算法大类是决策树算法？

随机森林算法的大类属于集成学习或者机器学习，随机森林是决策树的集成。

五、决策树算法和决策树方法的不同？

决策树算法和决策树方法是同一个概念，没有不同。

决策树是一种常用的监督学习算法，通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或预测。它基于信息增益或信息熵等指标来选择最具区分性的特征，然后根据这些特征将数据划分到不同的叶子节点中。

决策树算法通常包括以下步骤：

1. 选择最优特征：根据信息增益或信息熵等指标，选择最能区分不同类别数据的特征。

2. 创建决策树：根据所选特征将数据划分到不同的节点中，并在每个节点上继续选择最优特征进行划分，直到无法继续划分为止。

3. 剪枝：为了避免过拟合，需要对决策树进行剪枝，删除一些不必要的节点和分支。

4. 预测：使用训练好的决策树对新数据进行分类或预测。

决策树算法具有易于理解、计算效率高、可解释性强等优点，广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。

六、决策树期望值算法？

（1）绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 （2）按从右到左的顺序计算各方案的期望 值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 （3）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。

针对每一方案的各种收益，将其所对应的发生概率值与各个收益值相乘，再把这乘了之后的结果相加。决策树法就是把各个方案如此计算后的结果相比，看哪一个收益最大，就选择该方案。

七、决策树算法又被称为？

决策树算法被称为CART或分类和回归树。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。

八、决策树是关联算法吗？

通过将关联规则与决策树算法相结合,形成一种基于关联规则的决策树算法。

该算法对不同时期同一事务的异种数据结构进行处理,得到一种可扩展的多分支分类决策树,使得改进后的决策树算法具有良好的可扩展性。

该算法解决了传统分类算法在数据集维度发生变化时分类过程无法持续进行的问题。

九、决策树算法是怎么算的？

决策树算法是一种分类算法，根据样本特征的不同属性值对样本进行逐层分割，最终形成一棵树状结构，树的不同节点代表不同特征的不同属性值，叶子节点代表不同的分类结果。

决策树算法通过熵和信息增益的计算来选择最优的特征属性，将样本逐层进行分割，从而使得分类结果最为准确。

在分类过程中，将新样本从根节点开始，按照不同特征属性值进行逐层判断，并最终分类。

十、c4.5决策树剪枝算法实例？

C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。

为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。

CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。

CART算法总是将当前样本集分割为两个子样本集，使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。