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利用分层幻灯片来制作决策树

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决策树分析方法ppt

决策树分析方法ppt

全局最优
通过剪枝等技术来优化决 策树，以获得全局最优解 （最小损失函数值）。
决策树的预测原理
特征选择
使用训练好的决策树模型对新 的样本进行预测时，需要根据 模型中保存的特征选择规则进
行预测。
路径搜索
从根节点开始，根据模型中保存 的分裂准则和分裂点信息，沿着 树结构向下搜索，直到到达叶子 节点或无法继续分裂的节点。
CART算法步骤
划分数据集、对每个属性计算其划分能力、选择划分能力最大的属性、生成决策 节点、递归生成决策树。
随机森林算法
随机森林算法原理
基于多棵决策树的投票策略，通过训练多棵决策树，然后对 结果进行投票，以得到更加准确的结果。
随机森林算法步骤
数据集随机化、生成多棵决策树、对结果进行投票、选择票 数最多的结果作为输出。
01
02
03
04
总结词：差异对比、应用场景
线性回归是一种基于因变量和 一个或多个自变量之间关系的 预测模型，通常适用于连续目 标变量。
决策树是一种基于自上而下的 贪心搜索算法，将数据集划分 成若干个不相交的子集，每个 子集对应一个决策节点，从而 形成一棵树状结构。
在回归问题上，决策树不如线 性回归表现稳定，但在分类问 题上，决策树表现更优秀，可 以很好地处理非线性关系和异 常值。
C4.5算法
C4.5算法原理
在ID3算法的基础上，增加了剪枝、处理缺失值和连续属性等处理，以得到 更加准确的决策树。
C4.5算法步骤
计算各个属性的信息增益率、选择信息增益率最大的属性、生成决策节点、 递归生成决策树、剪枝处理。
CART算法
CART算法原理
基于二叉树的贪心策略，将数据集划分为两个子集，然后对每个子集递归生成决 策树。

决策树--PPT

决策树--PPT
母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ (长相) 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ (收入情况) 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ (是否公务员) 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。
1.1.2 决策树与if-then规则
• 由决策树的根结点到叶结点的每一条路径构建一条规则； • 路径上内部结点的特征对应着规则的条件，而叶结点的类对应着 规则的结论。 • If-then规则集合的一重要性质：互斥并且完备
• （3）否则，计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征������������ ;
• （4）如果������������ 的信息增益小于阈值ε，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类������������ 作为该 结点的类标记，返回T; • （5）否则，对������������ 的每一个可能值������������ , 依������������ =������������ 将D分割为若干个非空子集������������ , 将������������ 中实例数最 大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T; • （6）对第������ 个子结点，以������������ 为训练集，以������ − {������������ }为特征集，递归地调用步(1)~(5),得到子树 ������������ , 返回������������ .
决策树学习算法的特点
决策树学习算法的最大优点是，它可以自学习。 在学习的过程中，不需要使用者了解过多背景知识， 只需要对训练实例进行较好的标注，就能够进行学习。 显然，它属于有监督学习。 从一类无序、无规则的事物(概念)中推理出决策树 表示的分类规则。
决策树学习的主要算法
建立决策树的关键，即在当前状态下选择哪个

高中信息技术浙教版：决策树教学课件(共27张PPT)

高中信息技术浙教版：决策树教学课件(共27张PPT)
第五步：使用Python库测试结果可视化
第一步：收集数 据
第三步：向Python导入 数据
第四步：使用Python库sklearn训练
第二步：分割数据
课堂小结
一、2017年度重点工作项目完成情况
1 决策树分类概念 2 构建决策树
3 举例说明：鸢尾花分类
备未用来：的深深度度学学习习：人工智能
展望与挑战
“温度”是多余的特点
如何判断某一天游客是否会来游乐场游玩？
天气、温度、湿度
2.4.1决策树分类概念
建立决策树的过程 选择一个属性值，基于这个属性对样本集进行划分，得到子集划分结果。
再选择其他属性，对得到的划分结果进行划分，直至最后所得划分结果中每 个样本为同一个类别。
2.4.2构建决策树
构建决策树来解决实际生活中的问题时，需按照一定的顺序选择划分属 性。通常，性能好的决策树随着划分不断进行，决策树分支节点的“纯度” 会越来越高，即其所包含样本尽可能属于相同类别。为了逐次选出最优属 性，可以采用信息增益(informationgain)这一指标。
2.4.2构建决策树
练一练： 1.计算表2.4.1中温度高低、湿度大小、风力强弱三个气象特点的信息增益。
思考： 将天气状况、温度高低、湿度大小、风力强弱作为分支点来构造图2.4.1决策
树时，是否信息增益大的气象特点离根节点越近?
【练一练】： 如下表所示，每朵鸢尾花有萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个
4个属性 1个标签 1 Label 4 Features 用来标记种类
序号 Index 0-149， 一共150个样本
基于鸢尾花数据集
例：鸢尾花数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher1936收集整理。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通 过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于 （Sentosa 0，Versicolor 1，Virginia 2）三个种类中的哪一类。

决策树分析方法PPT课件( 39页)

决策树分析方法PPT课件( 39页)
• 提供快捷、口径一致的分析模式
• 适用于对银行盈利能力数量分析，根据影响指 标相关要素的数量变化，探求各要素变化的原 因以及影响程度
• 同样的方法也可运用于银行其他情况的分析
2019/6/23
3
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
本季度
上季度
第一步 第二步 第三步
初步判断：处于平均水平
2019/6/23
22
分析结论一─对当期盈利分析
• 计算数据显示该银行的盈利比率为 1.28%，同类型银行的平均数为1.29% ，表明该银行居于同类型银行的中间位 置
• 该银行的百分比排名为51，表示在同类 型银行中，有49%高于该行的1.28%比 率，而有51%低于该比率
时间点 平均资产 净收入 同类型银行数
该银行 同类型 百分比排名
边际分析 指标对各类平 均资产百分比
贷款分析 指标对各类平 均资产百分比
流动性分析
资本分析
增长比率
2019/6/23
12
分析过程
• 由概要指标开始分析 • 鉴别差异 • 分析差异的原因 • 考虑所有的影响要素 • 深究细节 • 确定问题的根本原因
决策树分析方法─非现
场数据分析法
2019/6/23
1
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
2019/6/23
2
概念和作用
• 决策树分析是数量分析方法
• 决策树是一种树状结构，其分析由树根节点开 始逐层展开，每一分支树枝前后节点具有数量 逻辑关系

数据挖掘决策树PPT(自己制作)

数据挖掘决策树PPT(自己制作)

可解释性
决策树产生的结果易于理 解，有助于企业做出更好 的决策。
02
决策树算法
ID3算法
ID3算法是由Ross Quinlan提出的， 是决策树学习中最经典的算法之一。
ID3算法采用自顶向下的贪心搜索策 略，从根节点开始不断向下分裂，直 到满足停止条件。
ID3算法的核心思想是通过信息增益 来选择划分属性，使得每个划分出来 的子节点能够最大程度地纯度。
要点二
详细描述
特征选择的目标是选择与目标变量最相关、最具预测力的 特征子集。常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌 入法。过滤法基于特征的统计属性或信息增益来评估特征 的预测能力，包装法使用递归特征消除或子集搜索来选择 最佳特征子集，而嵌入法则将特征选择与模型构建相结合 ，在模型训练过程中自动选择特征。
数据挖掘决策树ppt( 自己制作)
目 录
• 引言 • 决策树算法 • 数据预处理 • 决策树构建与优化 • 决策树评估与部署 • 决策树应用案例
01
引言
数据挖掘的定义与重要性
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息的过程，这些信息可以用 于决策支持、商业智能等。
重要性
随着大数据时代的来临，数据挖 掘已经成为企业和组织获取竞争 优势的关键手段。
交叉验证
定义
将数据集分成若干个子集， 每个子集用于验证模型性 能，通过多次验证得到模 型性能的平均值。
作用
减少模型过拟Biblioteka 和欠拟合 的风险，提高模型泛化能 力。
方法
K折交叉验证、留出交叉验 证等。
决策树部署与使用
数据预处理
对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以提高模型性能。
特征选择

分类挖掘之决策树(ppt版)

分类挖掘之决策树(ppt版)

income
其他(qítā)属性的信息率可类似求 出。
第二十六页，共六十六页。
将输出变量(biànliàng)〔是否购 置〕看作信源发出的信息U
输入变量看作是信宿接收到的一系 列信息V
•在实际通信之前〔决策树建立之前〕，输出变量对信宿来讲是完全随机的，其平 均不确定性为：
En(Ut)
i
P(ui)lo2gP(1ui)i
(6) FOR EACH由结点N长出的新结点{
IF 该结点对应的样本子集只有(zhǐyǒu)唯一的一种决策类别， 那么将该结点标记为该类别的叶结点; ELSE 在该结点上执行ID3Tree (T’，T’-attributelist)，对它继续进行分裂;} 其中，T’为由结点N划分而来的子集，T’-attributeslit为去除被选分裂属性后的属性集。
• 基尼指数——Gini index (SLIQ，SPRINT)
•
•
…………
第十二页，共六十六页。
2002222//11//33
信息论的根本(gēnběn)概念
1、信息是用来(yònɡ lái)消除随机不确定性的度量。信息量的大小可 由所消除的不确定性大小来计量。
信息量的数学定义：
I(ui)lo2g P(1 ui)lo2g P(ui)
= 0.94
下年面 龄=计“算<=每3个0属〞性：I的(p ,n 熵) 。p 从 pn 年lo g 龄2 pp 1开 p1n始=p 2计n ，n 算lo ng 。2 1p 1n =n3 I (p11，n11)=0.971
年龄=“30~40〞：
p12=4，n12=0 I (p12，n12)=0
年龄=“>40〞： p13=3，n13=2 I (p13，n13)=0.971

决策树培训讲义(PPT 49页)

决策树培训讲义(PPT 49页)

Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
3. samples = { 2,3,5,6,8,9,10 } attribute_list = { MarSt, TaxInc }
选择TaxInc为最优分割属性：
Refund
Yes
No
NO < 80K
Single TaxInc
MarSt
Married Divorced
>= 80K
NO
YES
▪ 问题1：分类从哪个属性开始？
——选择分裂变量的标准
▪ 问题2：为什么工资以80为界限？
——找到被选择的变量的分裂点的标准（ 连续变量情况）
分类划分的优劣用不纯性度量来分析。如果对于所有
分支，划分后选择相同分支的所有实例都属于相同的类，
则这个划分是纯的。对于节点m，令 N m 为到达节点m的训练
实例数，
个实例中
N
i m
个属于Ci
类，而
N
i m
Nm 。如果一
个实例到节点m，则它属于 类的概率估i 计为：
pˆ (Ci
|
x, m)
pmi
N
i m
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No

决策树模型简介decision trees PPT课件

决策树模型简介decision trees PPT课件
1—2—34 1—3—24 1—4—23 2—3—14 2—4—13 3—4—12
1—2—3—4
S (L,B ) B S (L 1,B ) S (L 1,B 1)
B: 2 3
4 t ot a l
21
1
33 1
4
47 6
1
14
5 15 25 10 51
L 6 31 90 65 202
7 63 301 350 876
1
1


2 L 1
1
L个水平的等级变量分裂成B个分支可能的数量
仅有一个等级变量
X ln(X) rank(X)
.20 1.7 3.3 3.5 14 2515
–1.6 .53 1.2 1.3 2.6 7.8
1
2345
6
potential split locations
名义变量的分裂
1—234 2—134 3—124 4—123 12—34 13—24 14—23
韩国的 Young Moon Chae 与 Seung Hee Ho 等人利用以监测卫生状态和开发国民健康促进程 序为特征的韩国医疗保险公司数据库，成功地将 决策树应用于人群健康状态评估以及为高血压管 理提供政策信息。
决策树简述
决策树（decision trees）也称判定树，是一个 类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示 在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输 出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶 层节点是根节点。
Kass (1980) Within-node sampling Minimum child size
穷举搜索考虑了输入变量所有的在每个结点可能的分裂 。穷举搜索易造成组合爆炸代价昂贵。

决策树(完整)ppt课件

决策树(完整)ppt课件
Gain(D,密度,0.381)
是7 否
Ent(D)[147Ent(Dt)1173Ent(Dt)]
是8
0.263
;.
28
与离散属性不同，若当前结 点划分属性为连续属性，该连续属 性还可被再次选作后代结点的最优 划分属性。
选择“纹理”作为根结点划分属性
;.
29
现实任务中，尤其在属性数目较多时，存在大量样本出现缺失值。 出于成本和隐私的考虑
;.
30
1. 属性值缺失时，如何进行划分属性选择？（如何计算信息增益） 2. 给定划分属性，若样本在该属性上的值缺失，如何对样本进行划分？
（对于缺失属性值的样本如何将它从父结点划分到子结点中）
D : D : 训练集
训练集中在属性a上没有缺失值的样本子集
D D v :
被属性a划分后的样本子集
D D k :
{8}和{10}同时进入三个分支中，权值分别为：
7,5,3 15 15 15
;.
36
每个属性
~
d个属性描述的样本
~
对样本分类
~
坐标空间中的一个坐标轴 d维空间中的一个数据点 在坐标空间中寻找不同类样本之间的分类边界
决策树形成的分类边界的明显特点：轴平行，分类边界由若干个与坐标轴平行的分段组 成。
优点：学习结果解释性强，每个划分都对应一个属性取值
;.
1
第4章 决策树
根据训练数据是否拥有标记信息
学习任务
监督学习(supervised learning)
无监督学习(unsupervised learning)
半监督学习(semi-supervised learning)
强化学习(reinforcement learning)

机器学习之决策树学习ppt课件

机器学习之决策树学习ppt课件

23
信息增益（1）
• 上式中第二项的值应该越小越好，因为越小说明S相对于 属性A作分解以后而造成的熵下降越快（根据前面的解释， 熵下降越快就是不确定性减少越快），换句话说
Gain(S,A)越大越好
• 决策树建树算法的要点是——在构造决策树的每一层次
时，从尚未检测的属性中选择信息增益Gain(S,A)大的属
c
Entropy(S ) pi log 2 ( pi ) i 1
20
熵和决策树（4）
• 熵值计算举例：
例如：“PlayTennis”中S是一个关于某布尔概念的14个 样例的集合，包括9个正例和5个反例[9+，5-]。那么S 相对于这个布尔分类的熵为：训练数据集
Entropy([9,5]) (9 /14) log2 (9 /14) 5 /14 log2 (5 /14) 0.940
2
决策树学习示例
• 例子：星期六上午是否适合打网球
–属性={outlook，Temperature, humidity，wind} –属性值={sunny, overcast, rain, hot, mild, cool,
high, normal, strong, weak}
3
决策树学习示例——训练样例
S:[9+, 5] E=0.940
wind weak strong
[6+, 2] [3+, 3] E=0.811 E=1.00 Gain(S,Wind)
=0.940(8/14)0.811(6/14)1.0
–信息增益
Gain(S ,Wind )
Entropy(S)
v{weak , strong }
–熵刻画了任意样例集的纯度 –给定包含关于某个目标概念的正反样例的样例集S，那

ppt如何绘制树状图图文教程

ppt如何绘制树状图图文教程

ppt如何绘制树状图图文教程
ppt如何绘制树状图图文教程
树状图在办公的时候经常需要画，也可以说是做树状图。

因为树状图通常是使用word做出来的，可以将树状图画的非常好。

那么树形图怎样画呢?接下来请跟着店铺了解吧。

ppt绘制树状图的方法
首先是ppt中制作树状图，打开powerpoint，
点击工具栏里的插入—图片—组织结构图，
就会默认出现这个对话框
然后点击他就可以制作多种格式的树状图了
ppt编辑快捷键
Ctrl+T：小写或大写之间更改字符格式
Shift+F3：更改字母大小写
Ctrl+B：应用粗体格式
Ctrl+U：应用下划线
Ctrl+l：应用斜体格式
Ctrl+等号：应用下标格式(自动调整间距)
Ctrl+Shift+加号：应用上标格式(自动调整间距)
Ctrl+空格键：删除手动字符格式，如下标和上标
Ctrl+Shift+C：复制文本格式
Ctrl+Shift+V：粘贴文本格式
Ctrl+E：居中对齐段落
Ctrl+J：使段落两端对齐
Ctrl+L：使段落左对齐
Ctrl+R：使段落右对齐。

第四章-决策树PPT课件

第四章-决策树PPT课件

34
可解释性
➢ 决策边界是平行坐标轴的 ➢ 对于过于复杂的问题，会导致很多小的划分
35
总结
优点
生成可理解的规则
分类时计算代价很小
能够选出对分类比较重要的属性
对长方形分布的样本处理很好
缺点
+++----------------+++----------------+++--------+++-------- ++++++++---++++++++------++++++++------+++++++++++++++----+++----++++----+++----+++++++----++++
纹理(15个样本) :{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17} 稍糊(5个样本): {7,9,13,14,17} 清晰(7个样本): {1,2,3,4,5,6,15} 模糊(3个样本): {11,12,16} 缺失纹理属性取值的样本：{8,10}
• Wikipedia page for decision tree: /wiki/Decision_tree_learning
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利用分层幻灯片来制作决策树决策树是一种有效的决策分析工具，它将一个问题的各个决策步骤以树状结构表现出来，帮助我们系统地分析和评估各项决策选项的优劣。

在演示和展示决策树时，分层幻灯片是一种很方便实用的工具。

本文将介绍如何利用分层幻灯片来制作决策树。

第一层幻灯片：引言
在第一张幻灯片上，我们可以写上题目和简要介绍决策树的作用。

这个幻灯片应该包括一个吸引人的标题和简洁明了的文字，概括性地解释为什么我们需要决策树以及它的用途。

第二层幻灯片：问题陈述
在第二张幻灯片上，我们可以详细描述决策树要解决的具体问题。

这个幻灯片应该包括一个清晰的问题陈述，并且可以概括出每个可能的决策选项。

第三层幻灯片：决策选项
在第三张幻灯片上，我们可以列出每个可能的决策选项，并在其下方加入相应的文字说明。

这个幻灯片的排版应该使得每个选项都能够清晰地呈现，并且添加适当的动画效果可以增加视觉效果。

第四层幻灯片：结果评估
在第四张幻灯片上，我们可以对每个决策选项的结果进行评估，并在其下方列出相应的指标。

这个幻灯片的设计应该使得评估结果能够一目了然，并且可以通过图表或图像来表现，以增加视觉效果。

第五层幻灯片：决策路径
在第五张幻灯片上，我们可以通过连接箭头或其他符号，以图形的方式展示决策树的各个步骤和路径。

这个幻灯片的排版应该使得决策树结构清晰可见，并且可以通过动画效果来逐步显示决策树的构建过程。

第六层幻灯片：推荐决策
在最后一张幻灯片上，我们可以总结决策树的各个步骤，并给出最终的推荐决策。

这个幻灯片应该突出显示推荐决策，并可以配以适当的论据或解释。

通过以上的分层幻灯片设计，我们可以用简洁、直观的方式展示决策树，并向观众传递清晰明了的信息。

在制作决策树幻灯片时，我们还可以根据具体需求添加其他的幻灯片，例如说明决策树构建的方法或展示具体案例。

总结
利用分层幻灯片来制作决策树是一种非常方便实用的方法。

通过逐步展示每个决策步骤和结果评估，我们可以使观众更好地理解和参与到决策过程中来。

同时，合理的排版和设计可以增加幻灯片的美观性和可读性，使得表达更加流畅和精准。

决策树作为一种分析工具，在各个领域都有广泛的应用，包括商业决策、项目管理、人力资源等。

希望通过本文的介绍，能够帮助读者更好地了解如何利用分层幻灯片来制作决策树，从而提升决策分析的效果和展示的效果。