第6章 决策树分类算法

机器学习之分类算法：决策树决策树（Decision Tree）是什么东西呢？它是怎么用于分类的呢？它其实很简单，请看下图。

上图就是一颗决策树，椭圆是判断模块（特征属性），从判断模块引出的左右箭头称作分支，它可以到达另一个判断模块或终止模块（类别值）。

上图构造的决策树，根据颜色、价格、大小来判断是否喜欢所选择的礼物。

从上图可以看出决策树的数据形式及分类过程很好理解，不像其他分类算法，比如SVM、K最近邻，无法给出数据的内在形式。

决策树构造决策树用样本的属性作为节点，用属性的取值作为分支的树结构。

决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。

由J RossQuinlan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。

决策树算法用构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则。

如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。

决策树构造可以分两步进行：第一步，决策树的生成，由训练样本集生成决策树的过程；第二步，决策树的剪技，决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用测试数据集校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。

那么决策树生成过程哪些节点作为根节点，哪些节点作为中间节点呢？中间节点是信息量最大的属性，中间节点是子树所包含样本子集中信息量最大的属性，叶节点是类别值。

ID3算法：（1）计算每个属性的信息增益。

将信息增益最大的点作为根节点。

C4.5算法：ID3算法的改进，用信息增益率来选择属性。

用信息增益来选择属性存在一个问题：假设某个属性存在大量的不同值，如ID编号（在上面例子中加一列为ID，编号为a ~ n），在划分时将每个值成为一个结点。

那么用这个属性划分后的熵会很小，因为每个概率变小了。

决策树算法公式
决策树算法公式是机器学习中常用的分类算法，通过构建一个树形结构来实现对数据集的分类。

决策树的主要思路是将数据集分成若干个小部分，每个小部分对应一条分支，直到达到预定的终止条件。

根据数据集的属性特征，决策树算法会选择最优的属性来进行划分，从而得到最优的分类效果。

决策树算法的主要公式包括：
1.信息增益公式：$IG(D, A) = H(D) - H(D|A)$
其中，$H(D)$表示数据集$D$的经验熵，$H(D|A)$表示在属性$A$的条件下，数据集$D$的经验条件熵。

信息增益越大，说明使用属性$A$进行划分能够得到更好的分类效果。

2.基尼系数公式：$Gini(D) =
sum_{k=1}^{|mathcal{Y}|}sum_{k'
eq k}p_kp_{k'} = 1 - sum_{k=1}^{|mathcal{Y}|}p_k^2$ 其中，$|mathcal{Y}|$表示数据集$D$中不同类别的个数，
$p_k$表示数据集$D$中属于第$k$个类别的样本占总样本数的比例。

基尼系数越小，说明使用属性$A$进行划分能够得到更好的分类效果。

通过使用信息增益或基尼系数等公式，决策树算法可以自动选择最优的属性进行划分，从而得到最优的分类效果。

- 1 -。

树类模型问题引入某连锁餐饮企业手头拥有一批数据，想了解周末和非周末对销量是否有很大区别，以及天气的好坏、是否有促销活动对销量的影响。

单击此处编辑母版标题样式决策树学习算法1熵、信息增益、基尼指数2Bagging与随机森林3Adaboost/GDBT4各种树模型优缺点及应用场景5案例演示6目 录CONTENTS1chapter 决策树学习算法1chapter决策树学习算法概览决策树是一个两阶段过程，包括模型学习阶段（构建分类模型）和分类预测阶段（使用模型预测类标号）。

决策树分类算法属于监督学习（Supervised learning），即样本数据中有类别标号，构建使用递归的方法依次进行。

一阶段（以分类为例）：可以看做是根据样本来学习一个映射或函数y=f(x)表达式，能够使用它预测给定元组X的类标号y。

第二阶段：使用第一阶段学习得到的模型进行分类。

首先评估分类器的预测准确率。

这个过程要尽量减少过拟合。

单击此处编辑母版标题样式2chapter 熵、信息增益、基尼指数1chapter 2chapter熵（Entropy）在信息论中，熵是对不确定性（离散程度或混乱程度）的一种度量，用来对信息进行量化。

熵越大，不确定性越大，信息量也就越大。

根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大。

假如样本数据在某指标下取值都相等，则该指标对总体评价的影响为0，即权值为0.单击此处编辑母版标题样式熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性。

假设在一个集合D中第i类样本所占的比例为pi（i=1,2,3…n），则D的信息熵可表示为：单击此处编辑母版标题样式条件熵（在特定变量发生的条件下指定变量发生与否的熵）现在我们假设将训练数据D 按属性A 进行划分，假设属性A 有v 个可能的取值，则按A 属性进行分裂出的v 个子集（即树中的v 个分支），每个可能取值集合为Dj ，则A 属性的条件熵计算方法为（|Dj|和|D|表示集合中元素的个数）：信息增益（不确定性的减少程度）信息熵减去条件熵，表示此条件对于信息熵减少的程度，即可以对信息的判断减少多少不确定性，数值越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大。

决策树算法算法介绍⽬录1.2.3.4.5.⼀、概念决策树(decision tree)是⼀种基本的分类与回归⽅法。

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表⽰基于特征对实例进⾏分类的过程。

它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。

学习时，利⽤训练数据，根据损失函数最⼩化的原则建⽴决策树模型。

预测时，对新的数据，利⽤决策树模型进⾏分类其中每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。

使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。

总结来说：决策树模型核⼼是下⾯⼏部分：节点和有向边组成节点有内部节点和叶节点俩种类型内部节点表⽰⼀个特征，叶节点表⽰⼀个类下图即为⼀个决策树的⽰意描述，内部节点⽤矩形表⽰，叶⼦节点⽤椭圆表⽰：⼆、决策树的学习过程⼀棵决策树的⽣成过程主要分为以下3个部分:特征选择：特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择⼀个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从⽽衍⽣出不同的决策树算法。

决策树⽣成：根据选择的特征评估标准，从上⾄下递归地⽣成⼦节点，直到数据集不可分则停⽌决策树停⽌⽣长。

树结构来说，递归结构是最容易理解的⽅式。

剪枝：决策树容易过拟合，⼀般来需要剪枝，缩⼩树结构规模、缓解过拟合。

剪枝技术有预剪枝和后剪枝两种先了解⼀些基本概念（1）决策树节点的不纯度（impurity）不纯度⽤基尼系数（gini）表⽰:其中k代表y值的类别的个数，p k表⽰类别k样本数量占所有样本的⽐例，从该公式可以看出，当数据集中数据混合的程度越⾼，基尼指数也就越⾼。

当数据集只有⼀种数据类型，那么基尼指数的值为最低，纯度越⾼，基尼系数越⼩如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为：其中 k 表⽰样本 D 被分为 k 个部分，数据集 D 分裂成为 k 个 Dj 数据集。

决策树算法算法思想决策树（decision tree）是⼀个树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）。

其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。

使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。

总结来说：决策树模型核⼼是下⾯⼏部分：结点和有向边组成结点有内部结点和叶结点俩种类型内部结点表⽰⼀个特征，叶节点表⽰⼀个类⼀、ID3算法“信息熵”是度量样本集合不确定度（纯度）的最常⽤的指标。

在我们的ID3算法中，我们采取信息增益这个量来作为纯度的度量。

我们选取使得信息增益最⼤的特征进⾏分裂！信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度），条件熵代表在某⼀个条件下，随机变量的复杂度（不确定度）。

⽽我们的信息增益恰好是：信息熵-条件熵。

•当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的⽐例为 pk ，则 D 的信息熵定义为•离散属性 a 有 V 个可能的取值 {a1,a2,…,aV}；样本集合中，属性 a 上取值为 av 的样本集合，记为 Dv。

•⽤属性 a 对样本集 D 进⾏划分所获得的“信息增益”•信息增益表⽰得知属性 a 的信息⽽使得样本集合不确定度减少的程度在决策树算法中，我们的关键就是每次选择⼀个特征，特征有多个，那么到底按照什么标准来选择哪⼀个特征。

这个问题就可以⽤信息增益来度量。

如果选择⼀个特征后，信息增益最⼤（信息不确定性减少的程度最⼤），那么我们就选取这个特征。

选择指标就是在所有的特征中，选择信息增益最⼤的特征。

那么如何计算呢？看下⾯例⼦：正例(好⽠)占 8/17，反例占 9/17 ，根结点的信息熵为计算当前属性集合{⾊泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感}中每个属性的信息增益⾊泽有3个可能的取值：{青绿，乌⿊，浅⽩}D1(⾊泽=青绿) = {1, 4, 6, 10, 13, 17}，正例 3/6，反例 3/6D2(⾊泽=乌⿊) = {2, 3, 7, 8, 9, 15}，正例 4/6，反例 2/6D3(⾊泽=浅⽩) = {5, 11, 12, 14, 16}，正例 1/5，反例 4/53 个分⽀结点的信息熵那么我们可以知道属性⾊泽的信息增益是：同理，我们可以求出其它属性的信息增益，分别如下：于是我们找到了信息增益最⼤的属性纹理，它的Gain(D，纹理) = 0.381最⼤。

决策树分类算法决策树是一种用来表示人们为了做由某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。

决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。

1.决策树的组成决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶,树中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个叶节点代表一个类。

图1就是一棵典型的决策树。

图1决策树决策树的每个节点的子节点的个数与决策树所使用的算法有关。

例如，CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。

允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。

F面介绍一个具体的构造决策树的过程，该方法是以信息论原理为基础，利用信息论中信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，然后再根据字段的不同取值建立树的分支，在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。

ID3算法的特点就是在对当前例子集中对象进行分类时，利用求最大嫡的方法，找由例子集中信息量(嫡)最大的对象属性，用该属性实现对节点的划分，从而构成一棵判定树。

首先，假设训练集C中含有P类对象的数量为p,N类对象的数量为n,则利用判定树分类训练集中的对象后，任何对象属于类P的概率为p/(p+n),属于类N的概率为n/(p+n)。

当用判定树进行分类时，作为消息源“P”或“N”有关的判定树，产生这些消息所需的期望信息为：ppnnn)….lOg2^rG lOg27^I(P,如果判定树根的属性A具有m个值{A i,A2,,,A m},它将训练集C划分成{C1,C2,,,C m},其中A j包括C中属性A的值为A j的那些对象。

设J包括p i个类P对象和内个类N对象，子树C j所需的期望信息是I(p i,n i)o以属性A作为树根所要求的期望信息可以通过加权平均得到i-n iE(A)八I(p i ,n i )i 』pn(P i +nJ/(p+n)就是第i 个分支的权值，显然，它与训练集C 中属于C i 的对象数量成比例。

决策树算法解析决策树算法解析1. 引言在机器学习领域中，决策树算法是一种常用且重要的分类和回归算法。

它通过树形结构进行决策，将输入数据分成不同的类别或预测连续值。

决策树的优点在于易于理解和解释，因此在实际应用中具有广泛的应用。

本文将对决策树算法进行解析，从基本概念到算法实现，帮助读者深入理解决策树算法。

2. 决策树基本概念决策树由节点和边组成，其中节点分为内部节点和叶节点。

内部节点表示对特征进行划分的决策点，而叶节点表示最终的分类结果或预测值。

每个内部节点通过某个特征将数据划分成更小的子集，直到达到叶节点为止。

决策树的构建过程就是通过选择最优的特征划分数据，使得每个子集内部的纯度最大或预测误差最小。

3. 决策树构建过程决策树的构建过程可以分为两个主要步骤：特征选择和树的生成。

在特征选择中，需要根据某个准则评估每个特征的重要性，选择对当前数据集划分影响最大的特征。

常用的特征选择准则包括信息增益、信息增益比和基尼指数等。

在树的生成过程中，使用选择的特征作为划分依据，并将数据划分成多个子集，然后递归地对每个子集重复上述步骤，直到满足某个停止条件。

最终生成的树能够对新数据进行分类或回归预测。

4. 决策树的优缺点决策树算法具有以下优点：- 决策树易于理解和解释，可直观地呈现决策过程。

- 决策树适用于离散型和连续型特征，能够处理缺失数据。

- 决策树算法具有较好的鲁棒性，对异常值不敏感。

然而，决策树算法也存在一些缺点：- 决策树容易过拟合，特别是在处理复杂数据集时。

- 决策树算法对输入数据的变化比较敏感，可能会导致不稳定的结果。

- 决策树算法很难处理包含连续值的数据集。

5. 决策树算法的应用决策树算法在实际应用中具有广泛的应用，下面列举了几个常见的应用场景：5.1. 金融风控决策树算法可以根据个人的收入、负债、信用记录等特征，对个人进行信用评估，从而确定是否给予贷款或信用卡。

5.2. 医疗诊断决策树算法可以根据患者的症状、疾病史等特征，判断患者是否患有某种疾病，并给出相应的治疗建议。

决策树分类算法⼀、决策树原理决策树是⽤样本的属性作为结点，⽤属性的取值作为分⽀的树结构。

决策树的根结点是所有样本中信息量最⼤的属性。

树的中间结点是该结点为根的⼦树所包含的样本⼦集中信息量最⼤的属性。

决策树的叶结点是样本的类别值。

决策树是⼀种知识表⽰形式，它是对所有样本数据的⾼度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的类别。

决策树算法ID3的基本思想：⾸先找出最有判别⼒的属性，把样例分成多个⼦集，每个⼦集⼜选择最有判别⼒的属性进⾏划分，⼀直进⾏到所有⼦集仅包含同⼀类型的数据为⽌。

最后得到⼀棵决策树。

J.R.Quinlan的⼯作主要是引进了信息论中的信息增益，他将其称为信息增益（information gain），作为属性判别能⼒的度量，设计了构造决策树的递归算法。

举例⼦⽐较容易理解：对于⽓候分类问题，属性为:天⽓(A1) 取值为：晴，多云，⾬⽓温(A2) 取值为：冷，适中，热湿度(A3) 取值为：⾼，正常风 (A4) 取值为：有风，⽆风每个样例属于不同的类别，此例仅有两个类别，分别为P，N。

P类和N类的样例分别称为正例和反例。

将⼀些已知的正例和反例放在⼀起便得到训练集。

由ID3算法得出⼀棵正确分类训练集中每个样例的决策树，见下图。

决策树叶⼦为类别名，即P 或者N。

其它结点由样例的属性组成，每个属性的不同取值对应⼀分枝。

若要对⼀样例分类，从树根开始进⾏测试，按属性的取值分枝向下进⼊下层结点，对该结点进⾏测试，过程⼀直进⾏到叶结点，样例被判为属于该叶结点所标记的类别。

现⽤图来判⼀个具体例⼦，某天早晨⽓候描述为:天⽓：多云⽓温：冷湿度：正常风：⽆风它属于哪类⽓候呢?-------------从图中可判别该样例的类别为P类。

ID3就是要从表的训练集构造图这样的决策树。

实际上，能正确分类训练集的决策树不⽌⼀棵。

Quinlan的ID3算法能得出结点最少的决策树。

ID3算法：⒈对当前例⼦集合，计算各属性的信息增益；⒉选择信息增益最⼤的属性A k；⒊把在A k处取值相同的例⼦归于同⼀⼦集，A k取⼏个值就得⼏个⼦集；⒋对既含正例⼜含反例的⼦集，递归调⽤建树算法；⒌若⼦集仅含正例或反例，对应分枝标上P或N，返回调⽤处。

数据分析中的决策树分类算法介绍在当今数字化时代，数据分析已经成为了企业决策的重要工具。

数据分析可以帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程以及预测市场趋势。

而决策树分类算法作为数据分析中的一种重要方法，被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等。

本文将对决策树分类算法进行详细介绍。

决策树分类算法是一种基于树形结构的机器学习方法。

它通过将数据集划分为不同的子集，每个子集对应一个决策树节点，最终形成一个树形结构。

树的每个节点代表一个特征属性，树的每个分支代表该特征属性的不同取值，而叶节点代表分类的结果。

决策树分类算法的核心思想是通过对数据集进行递归划分，使得每个子集中的样本尽可能属于同一类别。

决策树分类算法有多种不同的实现方式，其中最常见的是ID3算法、C4.5算法和CART算法。

ID3算法是最早提出的决策树分类算法之一，它使用信息增益来选择最优划分属性。

C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，使用信息增益比来选择最优划分属性，解决了ID3算法对取值多的属性的偏好问题。

CART算法是一种更为通用的决策树分类算法，它可以处理离散型和连续型属性，同时可以生成二叉树和多叉树。

决策树分类算法的优点之一是易于理解和解释。

决策树的结构类似于人类的决策过程，每个节点代表一个决策，每个分支代表一个选项。

这使得决策树分类算法非常适合用于解释性强的场景，如医疗诊断、信用评估等。

此外，决策树分类算法还可以处理缺失值和异常值，具有较好的鲁棒性。

然而，决策树分类算法也存在一些缺点。

首先，决策树容易过拟合，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。

为了解决过拟合问题，可以采用剪枝、限制树的深度等方法。

其次，决策树分类算法对于特征属性的选择比较敏感，不同的属性选择方法可能会导致不同的决策树结构。

因此，在实际应用中需要根据具体问题选择合适的属性选择方法。

在实际应用中，决策树分类算法可以用于多个领域。

在金融领域，决策树可以用于信用评估、风险管理等。

决策树分类方法决策树是一种常见的用于分类和回归问题的机器学习方法。

它通过构建树形结构的规则来进行预测。

本文将详细介绍决策树分类方法的原理、算法以及相关应用。

一、决策树分类方法的原理决策树分类方法遵循以下原理：1. 特征选择：通过度量特征的信息增益或信息增益比来选择最优的划分特征。

信息增益是指通过划分数据集获得的纯度提升，信息增益比则是对信息增益进行修正，避免倾向于选择取值较多的特征。

2. 决策节点：根据选择的特征创建决策节点，并将样本集划分到不同的子节点中。

3. 叶节点：当将样本划分到同一类别或达到预定的划分次数时，创建叶节点并标记为对应的类别。

4. 剪枝：为了避免过拟合，可以通过剪枝操作来简化生成的决策树。

二、决策树分类方法的算法常见的决策树分类算法包括ID3算法、C4.5算法以及CART算法。

1. ID3算法：通过计算每个特征的信息增益选择划分特征，将样本划分到信息增益最大的子节点中。

此算法对取值较多的特征有所偏好。

2. C4.5算法：在ID3算法的基础上进行改进，引入了信息增益比的概念，解决了ID3算法对取值较多的特征的偏好问题。

3. CART算法：通过计算基尼指数选择划分特征，将样本划分到基尼指数最小的子节点中。

此算法适用于分类和回归问题。

三、决策树分类方法的应用决策树分类方法广泛应用于各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 信用评估：通过构建决策树模型，根据客户的个人信息和历史数据预测其信用等级，用于信贷风险评估和贷款审批。

2. 疾病诊断：通过决策树模型，根据患者的病症和医学检测结果预测其患有何种疾病，用于辅助医生的诊断决策。

3. 电商推荐：通过决策树模型，根据用户的历史购买记录和个人喜好预测其对某些商品的偏好程度，从而进行个性化商品推荐。

4. 欺诈检测：通过构建决策树模型，根据用户的账户行为和交易记录预测其是否存在欺诈行为，用于金融等领域的欺诈检测。

四、决策树分类方法的优缺点决策树分类方法具有以下优点：1. 易于理解和解释：决策树模型的结果具有很好的可解释性，可以通过树形结构直观地看出预测结果的原因。

决策树算法相关公式
决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法，其基本原理是将一系列数据样本根据特征属性进行递归划分，在每个最终子集上生成一个决策树结构，用于预测未知数据的分类或数值。

决策树算法的核心是如何选择最优划分属性，其计算公式主要包括信息熵和信息增益：
信息熵 = -∑(pi*log2pi)
其中，pi为样本中属于第i个类别的概率，log2pi为其对数值，其取值范围为0<=pi<=1，代表数据不确定性的度量，取值越小代表样本分布越纯。

信息增益 = 父节点的信息熵 - ∑(子节点的信息熵*子节点样本数/父节点样本数)
其中，父节点为当前状态下样本的整体信息熵，子节点为当前状态下根据某个属性划分的信息熵，其取值越大代表属性对于样本划分越明显。

基于信息增益，我们可以建立决策树来进行分类或回归，其基本流程如下：
1、对样本数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等步骤；
2、选择最优划分属性进行树节点的分裂，并计算信息增益；
3、递归划分子节点，直到达到终止条件，如树的深度和样本数量；
4、根据决策树结构和划分规则，对未知数据进行分类或回归。

决策树算法具有良好的可解释性和高度的灵活性，在实际应用中得到了广泛的应用。

决策树算法原理
1 决策树算法
决策树算法是一种经典的机器学习，也是最重要的分类识别的算法工具之一。

它可以自动构建一个表示规则集的决策树，允许人们根据一组特征对事物进行快速分类。

1.1 决策树概述
决策树是一种树形结构，可以将非零特征空间分解为若干个新特征空间，其中各个节点表示一个特征或者特征的子集，每个非叶子结点表示一个特征的一个属性的值，每个叶子结点表示一个类别。

决策树算法的过程是一种训练算法，它的目的是从训练集建立一棵决策树，从而使决策树能够根据输入特征作出分类决策。

1.2 决策树算法步骤
(1) 首先根据决策树算法，将数据集进行划分成不同特征空间，找出决策树根结点；
(2) 然后计算当前特征空间下分类准确性最高的特征值，作为当前特征空间的分裂属性；
(3) 将根结点和分裂属性构建决策树，构建决策树时从当前特征空间划分成若干子空间，每个子空间对应着一个子节点，将子节点继续划分，当划分的子节点中的所有实例都属于同一类时，当前节点下面属于該类；
(4) 重复第二步和第三步，构建整棵决策树直到根结点的所有空间都属于同一类；
(5) 最后用上述决策树进行测试，根据测试数据的特征，依次进行判断，当到达叶子节点时，根据叶子节点表示的类别来对测试数据进行分类。

1.3 优缺点
优点：决策树可视化，容易理解和实现；可在相对较短的时间内完成大量的数据分析；具有良好的泛化能力，既能处理离散型数据也能处理连续型数据。

缺点：决策树算法易于发生过拟合现象，很容易受到噪声数据影响；对于有不同取值的属性，决策树算法根据信息增益来选择特征，很容易忽略掉某些重要特征；决策树算法无法自动处理多个特征之间的关联。

决策树分类算法原理
决策树分类算法原理
1、什么是决策树分类算法？
决策树分类算法是一种用于数据分类的机器学习算法，其主要思想是采用树状结构来存储决策规则，通过判断测试样本特征值在规则中的位置，从而预测其类别。

2、决策树分类算法的步骤
（1）选择特征：从数据集中选择最具鉴别能力的特征作为结点；
（2）特征划分：对选择的特征做特征值划分，每个特征值代表一个子结点；
（3）构建决策树：通过重复上述第1、2步，构建决策树；
（4）测试：使用新样本进行测试，通过跟踪其条件属性值，从根节点到叶节点，抵达某个叶节点即定下预测类别；
（5）评估：使用验证集对决策树性能进行评估，评价指标有准确率、召回率等，并采取相应措施提高性能，如剪枝等。

3、决策树分类算法的优点及应用
（1）优点：
1. 实现简单，易于理解，易于实现；
2. 可以处理具有不同类型特征的数据；
3. 采用多数表决策略，容错性较强；
4. 适合解决多分类问题；
5. 具有可解释性，可识别决策过程。

（2）应用：
1. 医疗诊断；
2. 金融信贷；
3. 故障诊断；
4. 市场细分；
5. 语音识别系统。