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關于數據挖掘中決策樹的知識
2019-05-27
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在數據挖掘中，有很多的算法是需要我們去學習的，比如決策樹算法。在數據挖掘中，決策樹能夠幫助我們解決更多的問題。當然，關于決策樹的概念是有很多的，所以說我們需要多多學習多多總結，這樣才能夠學會并且學會數據挖掘的知識，在這篇文章中我們就重點為大家介紹一下關于決策樹的相關知識。

1.決策樹的算法

決策樹的算法是以樹狀結構表示數據分類的結果。一般情況，一棵決策樹包含一個根節點、若干個內部結點和若干個葉結點。而葉結點對應于決策結果，其他每個結點則對應于一個屬性測試；每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中；根結點包含樣本全集，從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。決策樹學習的目的就是為了產生一棵泛化能力強，即能處理未見示例能力強的決策樹。這些就是決策樹算法的結構。

2.決策樹的原理

一般來說，決策樹歸納的基本算法是貪心算法，自頂向下以遞歸方式構造決策樹。而貪心算法在每一步選擇中都采取在當前狀態下最優的選擇。在決策樹生成過程中，劃分選擇即屬性選擇度量是關鍵。通過屬性選擇度量，選擇出最好的將樣本分類的屬性。這樣就能夠方便數據屬性的劃分，然后，下一步是樹的剪枝。在決策樹學習中，為了盡可能正確分類訓練樣本，結點劃分過程將不斷重復，這樣才能夠使用決策樹解決很多的問題。而分類是數據挖掘中的一種應用方法，而決策樹則是一種典型的普遍使用的分類方法，并且決策樹技術早已被證明是利用計算機模擬人決策的有效方法。

3.決策樹的現狀

近年來隨著信息技術、計算機科學的迅速發展，決策樹作為重要方法之一，越來越受到人們的關注。而其在人工智能方面的潛力以及與越來越多新技術的結合，由此可見，決策樹在數據挖掘乃至數據分析中還是有很長的使用時間，這就是決策樹至今經典的原因。

在這篇文章中我們給大家介紹了關于數據挖掘中決策樹的知識，當大家學習了決策樹的概念，決策樹的結構以決策樹的原理，就能夠掌握決策樹的基礎知識。不過要想學習數據挖掘，還是要學習更多的知識，希望這篇文章能夠幫助到大家。


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