¿Cuáles son los algoritmos de clasificación del árbol de decisión?
El método del árbol de decisión se desarrolló por primera vez en los años 60 y llegó a finales de los 70. El algoritmo ID3 fue propuesto por J Ross Quinlan y tiene como objetivo reducir la profundidad del árbol. Pero se han descuidado los estudios sobre el número de hojas. El algoritmo C4.5 se ha mejorado sobre la base del algoritmo ID3. Ha realizado grandes mejoras en el procesamiento de valores faltantes de variables predictivas, técnicas de poda y reglas de derivación. Es adecuado tanto para problemas de clasificación como para problemas de regresión.
El algoritmo del árbol de decisión descubre las reglas de clasificación contenidas en los datos mediante la construcción de un árbol de decisión. Cómo construir un árbol de decisión con alta precisión y pequeña escala es el contenido central del algoritmo del árbol de decisión. La construcción del árbol de decisión se puede realizar en dos pasos. El primer paso es la generación de un árbol de decisión: el proceso de generar un árbol de decisión a partir de un conjunto de muestras de entrenamiento. En términos generales, el conjunto de datos de muestra de entrenamiento es un conjunto de datos histórico y completo que se utiliza para el análisis y procesamiento de datos de acuerdo con las necesidades reales. Paso 2: Poda del árbol de decisión: La poda del árbol de decisión es el proceso de verificar, corregir y revisar el árbol de decisión generado en la etapa anterior, principalmente utilizando el nuevo conjunto de datos de muestra (llamado conjunto de datos de prueba). verificar las reglas preliminares generadas durante el proceso de generación del árbol de decisión y podar aquellas ramas que afectan la precisión del preequilibrio.
Pregunta 2: Los árboles de decisión de los métodos de clasificación de minería de datos se pueden dividir en muchos tipos. La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en bases de datos, es un proceso de extracción inteligente y automática de algunos patrones útiles, creíbles, efectivos y comprensibles a partir de datos masivos. La clasificación es uno de los contenidos importantes de la minería de datos. En la actualidad, la clasificación se ha utilizado ampliamente en muchos campos, como el diagnóstico médico, la previsión meteorológica, la confirmación de crédito, la diferenciación de clientes y la detección de fraude. Hay muchas maneras de clasificar.
1. La representación intuitiva de la clasificación del árbol de decisión se puede convertir fácilmente en consultas de bases de datos estándar.
2. El método de inducción y clasificación del árbol de decisión es eficaz y especialmente adecuado para grandes conjuntos de datos.
3. Durante el proceso de clasificación, el árbol de decisión no requiere ninguna información adicional a la información ya contenida en el conjunto de datos.
4. El modelo de clasificación del árbol de decisión tiene alta precisión. En primer lugar, se estudia el método de evaluación de los modelos de clasificación. Sobre esta base, se centró en el método de clasificación del árbol de decisión y se analizó en detalle la escalabilidad del algoritmo del árbol de decisión. Finalmente, se proporciona una aplicación de predicción de clasificación de árbol de decisión basada en OLE DB.
Pregunta 3: ¿Cuál es la diferencia entre un clasificador basado en reglas (como el algoritmo RIPPER) y un árbol de decisión, y cuáles son los diferentes escenarios de uso? Un árbol de decisión es en realidad un clasificador de reglas. El creador del método de aprendizaje basado en errores basado en transiciones demostró este problema en su artículo. Su método de aprendizaje es un alumno de reglas, pero es equivalente a un árbol de decisión.
Pregunta 4: ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los árboles de decisión? El árbol de decisión es un método de análisis de decisiones que calcula la probabilidad de que el valor esperado del valor presente neto sea mayor o igual a cero, evalúa los riesgos del proyecto y determina su viabilidad con base en conocer la probabilidad de que ocurran diversas situaciones. Es un método gráfico que utiliza intuitivamente el análisis de probabilidad.
Ventajas y desventajas de los árboles de decisión:
Ventajas:
1) Se pueden generar reglas comprensibles.
2) La cantidad de cálculo es relativamente pequeña.
3) Puede manejar cadenas de texto continuas y varias.
4) El árbol de decisiones puede mostrar claramente qué campos son más importantes.
Desventajas:
1) Los campos continuos son difíciles de predecir.
2) Para los datos de series temporales, se requiere mucho trabajo de preprocesamiento.
3) Cuando hay demasiadas categorías, el error puede aumentar más rápido.
4) Cuando se utilizan algoritmos generales para la clasificación, solo se clasifica según un campo.
Pregunta c4.5 ¿Cómo obtiene el algoritmo del árbol de decisión resultados de clasificación? Los árboles de decisión incluyen principalmente ID3, C4.5, CART y otras formas. ID3 selecciona atributos de ganancia de información para la clasificación recursiva y C4.5 se mejora para utilizar la tasa de ganancia de información para seleccionar atributos de clasificación. CART es la abreviatura de Árboles de clasificación y regresión. Muestra que CART no solo puede clasificar, sino también realizar regresión.
Pregunta 6: El campo de aplicación del algoritmo de clasificación del árbol de decisión no debe generalizarse a los campos económico, social y médico, sino que debe ser específico para problemas prácticos. Y qué software es más cómodo de usar. Los algoritmos de árboles de decisión se utilizan principalmente en minería de datos y aprendizaje automático. La minería de datos consiste en encontrar patrones a partir de datos masivos. Un ejemplo famoso es el de la cerveza y los pañales, que es un ejemplo clásico de minería de datos. Los algoritmos de árbol de decisión incluyen ID3, C4.5, CART, etc. Varios algoritmos utilizan datos masivos para generar árboles de decisión, que pueden ayudar a personas o máquinas a tomar decisiones. El ejemplo más sencillo es cuando vas al médico. Según el árbol de decisiones, el médico puede determinar cuál es la enfermedad. El software puede utilizar VISUAL STUDIO, lenguaje C, C, C# y java.
Pregunta 7: La diferencia entre la red bayesiana y el algoritmo de clasificación bayesiano es un método de clasificación estadística y un algoritmo que utiliza probabilidad y conocimiento estadístico para la clasificación. En muchas ocasiones, el algoritmo de clasificación Naive Bayes (NB) se puede comparar con los algoritmos de clasificación de árboles de decisión y redes neuronales. Este algoritmo es adecuado para bases de datos grandes, tiene un método simple, alta precisión de clasificación y alta velocidad.
< El teorema de p>Bayes supone que el impacto del valor de un atributo en una categoría determinada es independiente de los valores de otros atributos, pero esto a menudo no es cierto en situaciones reales, por lo que su precisión de clasificación puede disminuir. Por lo tanto, muchas clasificaciones bayesianas. algoritmos, como el algoritmo TAN (red de Bayes aumentada por árbol) se utilizan para reducir el supuesto de independencia