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常見決策樹分類算法都有哪些？
2019-02-22
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我們都知道，在機器學習中我們有很多的問題都是需要使用決策樹來解決，由此我們不難發現決策樹是一個十分實用的內容，這是因為決策樹的算法是十分給力的。其實決策樹的算法也是有很多的，我們在這篇文章中給大家詳細地介紹一下決策樹的分類算法。


首先我們給大家介紹一下C4.5算法，這種算法就是基于ID3算法的改進，主要包括：使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標準；在決策樹構造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對不完整屬性和連續型數據進行處理；使用k交叉驗證降低了計算復雜度；針對數據構成形式，提升了算法的普適性。


然后我們給大家介紹一下CLS算法。這種算法就是最原始的決策樹分類算法，基本流程是，從一棵空數出發，不斷的從決策表選取屬性加入數的生長過程中，直到決策樹可以滿足分類要求為止。CLS算法存在的主要問題是在新增屬性選取時有很大的隨機性。


接著我們給大家介紹一下ID3算法，這種算法就是對CLS算法的最大改進是摒棄了屬性選擇的隨機性，利用信息熵的下降速度作為屬性選擇的度量。ID3是一種基于信息熵的決策樹分類學習算法，以信息增益和信息熵，作為對象分類的衡量標準。ID3算法結構簡單、學習能力強、分類速度快適合大規模數據分類。但同時由于信息增益的不穩定性，容易傾向于眾數屬性導致過度擬合，算法抗干擾能力差。而ID3算法的核心思想：根據樣本子集屬性取值的信息增益值的大小來選擇決策屬性(，并根據該屬性的不同取值生成決策樹的分支，再對子集進行遞歸調用該方法，當所有子集的數據都只包含于同一個類別時結束。最后，根據生成的決策樹模型，對新的、未知類別的數據對象進行分類。這種算法的優點就是方法簡單、計算量小、理論清晰、學習能力較強、比較適用于處理規模較大的學習問題。缺點就是傾向于選擇那些屬性取值比較多的屬性，在實際的應用中往往取值比較多的屬性對分類沒有太大價值、不能對連續屬性進行處理、對噪聲數據比較敏感、需計算每一個屬性的信息增益值、計算代價較高。


我們在這篇文章中給大家介紹了決策樹分類算法的具體內容，不難發現決策樹的算法都是經過不斷的改造而趨于成熟的，希望這篇文章能夠幫助大家更好帶來理解決策樹的知識。


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