数据挖掘决策树算法的改进与实现-精选资料

决策树算法的优缺点及其改进方法决策树算法是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，它通过构建树型结构来进行决策和分类。

决策树算法具有一些独特的优点，同时也存在一些局限性。

为了进一步提高决策树算法的性能，许多改进方法被提出和应用。

本文将对决策树算法的优缺点进行探讨，并介绍一些改进方法。

一、决策树算法的优点1. 可解释性强：决策树算法生成的模型具有易于理解和解释的特点。

决策树的每个分支代表了一个属性的决策过程，最终的叶子节点表示了最终的决策结果。

这使得决策树算法在需要将模型结果向非专业人士解释时表现出色。

2. 适用于多类别问题：相比其他机器学习算法，决策树算法对于多类别问题的处理更加简单直观。

每个叶子节点代表了一种类别的划分结果，通过遍历决策树便能够得到对应的类别。

3. 可以处理混合数据类型：决策树算法能够处理包含离散型和连续型数据的混合型数据。

通过对混合型数据进行离散化处理，可以在决策树的节点中进行有效的属性选择。

二、决策树算法的缺点1. 容易产生过拟合：决策树算法在处理复杂问题时容易产生过拟合现象。

当决策树生长过深或者树的分支过多时，模型会过于复杂，从而导致对训练集的过拟合，而在新的数据集上表现较差。

2. 对输入数据的变化敏感：决策树算法对输入数据的变化非常敏感。

当输入数据发生轻微变化时，决策树可能会重新生成或调整，导致模型不稳定。

3. 忽略了属性之间的相关性：决策树算法在生成树形结构时，只考虑了当前节点和它的子节点之间的关联，而忽略了其他属性之间的相关性。

这可能导致某些属性在集成学习中被过度强调或被忽略，从而影响模型的准确性。

三、决策树算法的改进方法1. 剪枝方法：为了避免过拟合问题，可以通过剪枝方法对决策树进行修剪，减少模型的复杂度。

常见的剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。

预剪枝在树的生成过程中进行剪枝，通过设定阈值终止树的生长；后剪枝则在树的生成完成后，通过交叉验证等方法对节点进行合并或剪枝。

2. 集成学习方法：集成学习方法可以通过结合多个决策树模型的预测结果来提高分类准确度。

数据挖掘中基于多关系决策树算法的研究摘要:本文对多关系数据挖掘的分类算法——多关系决策树算法进行了深入的研究。

在此基础上,提出了在用户指导下完成分类任务的背景属性传递技术,并将该技术应用到改进的多关系决策树中。

关键词:数据挖掘多关系决策树算法1.引言传统的数据挖掘中存在很多挖掘技术,但随着数据挖掘技术处理对象范围的扩展,经典的学习方法存在一定的局限性:命题逻辑的描述能力弱,这包括对数据的描述和对发现知识的描述两个方面。

知识的获取并不都是单纯地只从原始数据中获得。

由于这些背景知识通常采用更具表达力的一阶逻辑来描述,因此,现有的命题数据挖掘技术不便利用有关挖掘任务的背景知识。

最后,当前的数据挖掘算法多采用了单表假设,但是在实际应用中,数据以多关系的形式组织。

从而引入例如多关系决策树算法。

多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域,传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。

2.多关系决策树算法2.1关系数据库关系数据库包括表的集合d={x1,x2,…,xn｝及表之间的联系的集合。

这些联系可以看作是一个表中的记录与其他表之间的是怎样相关的约束。

表和联系都被看作是关系。

每个表至少包含一个关键字属性,即能够唯一确定表的一条记录的属性,把这个属性记为x.k。

其他属性或是描述属性或是外部关键字属性。

外部关键字属性是另外一个表的主属性。

外部关键字属性可以使得表之间建立联系。

这种联系分为:一对一联系、一对多联系和多对多联系。

下图为数据库实例。

2.2多关系数据挖掘概述多关系数据挖掘的框架是寻找关系数据库中感兴趣的关系模式。

多关系模式可以被看作是具有一定特性的数据库中对象的子集。

可以在所有模式中基于一定的措施进行选择,通过自顶向下归纳进行查找。

对于每一个得到的模式,通过对其本身的优化操作获得它的子模式,这个过程可以看作是对模式覆盖的对象的进一步划分。

info([2,3],[4,0],[3,2])=0.693位 计算信息增益 info([9,5])- info([2,3],[4,0],[3,2]) =
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例

决策树方法使用中的改进策略决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。

然而，决策树方法在使用中存在一些问题，需要改进。

本文将介绍决策树方法使用中的常见问题，并提出改进策略。

问题一：过拟合决策树容易出现过拟合的问题。

当训练数据数量较少或者特征数量较多时，决策树容易过拟合，捕捉到训练数据的噪声而忽略真实规律。

过度剪枝是解决过拟合问题的一种方法。

过度剪枝可以通过限制决策树的深度或者叶子节点数量来实现。

问题二：决策边界不连续使用决策树时，决策边界可能不连续，边界附近的预测结果可能会发生剧烈变化，这可能会导致模型出现不稳定的预测结果。

决策树方法的改进策略是使用集成学习算法，例如随机森林或提升树。

这些集成方法通过结合多个决策树的预测结果来改善决策边界的连续性。

问题三：处理缺失值当数据中存在缺失值时，决策树难以处理。

一个常见的策略是用平均值或中位数来填充缺失值，但这种方法可能会导致数据偏差。

更好的方法是使用随机森林或提升树等集成方法，这些方法可以自动处理缺失值。

问题四：处理连续值特征当数据中存在连续值特征时，决策树难以处理。

传统决策树算法通常使用“小于等于”或“大于”二元划分来处理这些特征。

一个更好的方法是使用基于信息增益或基于基尼指数的连续值处理算法。

这些算法可以将连续值特征转换为二元特征，使决策树更容易处理。

问题五：处理异质性特征当数据包含异质性特征时（例如，分类特征和连续值特征混合在一起），决策树难以处理。

一种解决方法是使用基于二值化的特征转换方法，将异质性特征转换为二元特征。

总之，决策树是一种强大的机器学习算法，但在使用中需要注意解决一些问题，如过拟合和决策边界不连续等。

通过使用集成学习、连续值处理算法和特征转换等改进方法，可以显著提高决策树算法的性能。

一种改进的C4.5决策树算法作者：王志春刘丽娜来源：《电子技术与软件工程》2016年第09期【关键词】数据挖掘决策树 C4.5算法信息增益率1 引言数据挖掘中决策树是解决分类问题的方法之一，是一种归纳学习算法。

通过一组属性值向量和相应的类，采用归纳学习算法构造分类器和预测模型，能够从一组无序和无规则的数据中生成决策树形式的分类规则。

决策树基本不依赖于任何专业领域的知识，所以在分类，预测和规则提取等领域都被广泛的应用。

70 年代末，J.ROSS Quinlan提出了ID3算法后，在机器学习和知识发现领域决策树算法都得到了进一步应用和发展。

ID3算法的核心是选择属性时，用信息增益（information gain）作为选择属性的度量标准，在测试每一个非叶子结点时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。

虽然ID3算法具有算法清晰，方法简单和学习能力较强的优点，但是ID3算法不能处理连续的属性值，并且依赖于训练数据集的质量，只对数据集较小的情况有效，训练数据集在逐渐变大时，决策树可能会随之改变。

由于ID3算法存在着许多需要改进的地方，为此，J.ROSS.Quinlan于1993提出了C4.5算法，对ID3算法进行了补充和改进。

C4.5 算法具有ID3 算法优点的同时也改进和扩展了算法，使其产生易于理解和准确率较高的分类规则。

相比于ID3算法，C4.5算法用信息增益率来选择属性，而不是ID3算法所用的信息增益；在ID3算法的基础上还增加了对连续属性的离散化、对不完整属性的处理能力和产生规则等功能。

2 C4.5算法2.1 信息增益和信息增益率设D是m个不同值的训练集有m个不同类Ci （i=1，2，…，m），设Ci， d是元组的集合，D和Ci， d中的元组个数是|D|和|Ci， d|。

2.1.1 信息增益ID3算法中选择具有最高信息增益的属性作为节点N的分裂属性，使元组分类的信息量最小。

期望信息为：用|Ci， d|/|D|估计D中任意元组属于类Ci的概率Pi。

决策树算法的优化方法及其改进思路决策树算法是一种常用的机器学习方法，广泛应用于分类和回归问题。

然而，在实际应用中，决策树算法也存在一些问题，例如容易过拟合、对噪声敏感等。

为了克服这些问题，研究人员提出了一系列优化方法和改进思路。

本文将介绍决策树算法的常见优化方法，并探讨一些改进思路。

一、剪枝算法剪枝算法是决策树算法中常用的优化方法之一。

传统的决策树算法在构建决策树时会一直生长，直到每个叶节点都是单一的类别或者达到预定的阈值。

然而，这样的决策树容易过拟合，泛化能力较差。

剪枝算法通过移除一些决策树的分支或合并一些叶节点来减小决策树的复杂度，以提高决策树的泛化能力。

常用的剪枝算法包括预剪枝和后剪枝。

预剪枝算法在决策树构建过程中，在每一次划分之前评估划分后的决策树的性能，如果划分后的性能下降，则停止划分，将当前节点作为叶节点。

后剪枝算法则是先构建完整的决策树，然后通过计算剪枝前后的性能来决定是否剪枝。

具体操作是从底向上，逐步剪枝，直到剪枝后的决策树达到预期的性能。

二、集成学习方法集成学习是通过构建多个基分类器，然后将它们组合成一个更强大的分类器的方法。

决策树算法也可以通过集成学习来进行优化。

常见的集成学习方法包括Bagging和Boosting。

Bagging方法通过随机抽样得到多个训练集，然后分别训练多个决策树，最后通过对多个决策树的结果进行投票或平均来得到最终结果。

Boosting方法则是通过逐步调整样本权重来训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。

三、特征选择方法特征选择是指在构建决策树时选择最优的特征进行划分。

选择合适的特征可以提高决策树的学习能力和泛化能力。

常见的特征选择方法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。

信息增益是通过计算特征对数据集的熵的减少程度来选择最优特征的方法。

信息增益率则是在信息增益的基础上考虑特征本身的信息量。

四、决策树剪枝策略的改进在传统的决策树剪枝策略中，通过预剪枝和后剪枝来减小决策树的复杂度，以提高泛化能力。

基于决策树算法的改进与应用基于决策树算法的改进与应用一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据挖掘、模式识别、智能推荐等领域。

其简单直观的特性使得决策树算法成为人工智能领域的热门研究方向之一。

然而，传统的决策树算法在一些问题上存在不足，例如容易过拟合、难以处理连续型属性等。

本文将介绍基于决策树算法的改进方法以及其在实际应用中的案例。

二、改进方法1. 剪枝方法传统决策树算法容易过拟合，剪枝方法是一种常用的改进策略。

剪枝方法通过减少决策树的深度和宽度，降低模型复杂度，从而提高泛化能力。

常用的剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。

预剪枝在决策树构建过程中进行剪枝操作，根据一定的剪枝准则判断是否继续划分子节点；后剪枝则先构建完整的决策树，再根据相应的剪枝准则进行剪枝操作。

剪枝方法可以有效地改善传统决策树算法的过拟合问题，提高模型的泛化性能。

2. 连续属性处理传统决策树算法难以处理连续型属性，常用的处理方法是二分法和离散化。

二分法通过将连续属性划分为两个离散的取值范围，从而将连续属性转化为离散属性。

离散化方法则将连续属性划分为若干个离散的取值，例如等宽法、等频法等。

这样，连续属性就可以像离散属性一样进行处理，便于在决策树算法中应用。

三、应用案例1. 土壤质量评估土壤质量评估是农业生产和环境保护的重要问题之一。

传统的土壤质量评估方法繁琐且耗时，难以适应大规模的数据分析需求。

基于决策树算法的改进方法可以有效地解决这个问题。

在改进的决策树算法中，可以采用剪枝方法减少决策树的深度，从而提高模型的泛化性能。

另外，通过对连续属性进行离散化处理，可以更好地利用土壤质量监测数据进行决策树构建和评估。

实践证明，基于决策树算法的土壤质量评估方法能够快速、准确地判断土壤质量状况。

2. 金融风险评估金融风险评估是银行和金融机构的核心业务之一。

传统的金融风险评估方法主要基于统计分析和经验法则，存在模型复杂度高、计算量大的问题。

一种改进的C4.5算法及在贫困生认定中的应用摘要：考虑到c4.5算法存在的信息增益率计算繁琐问题，提出了一种适合贫困生评定的复杂应用的改进c4.5决策树算法。

在c4.5算法的基本原理的基础上，引用taylor公式简化计算过程，降低了信息增益率的计算量，提高了算法分类速度。

详细分析了贫困生认定工作流程，抽取相关信息，运用本文算法分析实验结果表明，该算法在指导高校贫困生认定实际工作中取得显着效果。

关键词：贫困生认定；c4.5算法；taylor公式中图分类号：tp311.5 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-041 引言数据挖掘就是近年来比较热的研究领域，简单来说，数据挖掘就是从大量数据中高效地抽取有用信息的过程[1，2]。

在数据挖掘技术中，应用最广的分类技术可以说是决策树算法，它是通过决策树归纳学习产生规则，从规则中抽取知识。

经过国内外研究者的不懈努力，目前存在很多构造决策树的方法，其中最具有影响力的是众所周知的id3算法[3]，其核心思想是用信息增益作为选择属性的标准，并且是在决策树上的各个结点上进行测验。

随后，id3的改进版c4.5算法[4]被提出，它则是计算每个属性的信息增益率，然后选择具有最大信息增益率的属性作为节点属性。

但是在信息增益率的计算过程中，无疑会涉及到复杂函数和库函数，所以会延长决策树的构造时间。

因此，需要寻找一个有效的属性选择方法，减少计算量，改善决策树的效率，从而更便捷地解决实际问题。

近年来，国家和政府对教育事业施以越来越多的重视，特别是高等教育。

在高等教育事业飞速发展的同时，也造成了高校在校生不断攀升，高校的收费仍是大多数家庭所关心的问题。

国家一直高度重视贫困生的资助工作，制定了一系列资助政策和措施，初步形成了贫困资助体系[5，6]，建立“奖、助、补、贷、减”相结合的资助体系。

但是我国贫困生资助体系还不完善，资助资源分配还不够优化，准确进行贫困生资格认定就成了资助工作中的最关键环节。

C4.5数据挖掘算法的改进谢秋华【摘要】介绍了一种一般情况下的C4.5数据挖掘算法的优化方法.原来的C4.5算法在计算属性信息增益率时需要大量用到对数运算,而优化后的C4.5算法计算属性信息增益率时只需用到加减乘除运算,在实现时不用频繁调用时数函数,优化后的算法不会改变属性信息增益率的排序,不改变生成的决策树.改进后的算法能做到在不改变准确率和不增加空间复杂度的情况下,减少时间复杂度,提高了决策树生成效率.【期刊名称】《三明学院学报》【年(卷),期】2013(030)002【总页数】6页(P21-26)【关键词】数据挖掘;算法;优化【作者】谢秋华【作者单位】三明学院信息工程学院物联网应用福建省高校工程研究中心,福建三明365004【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着科技的进步，社会各方面都获得了极大的发展，在各个领域，都出现了一个同样的问题：数据呈海量般增加，里面包含着许多对人们有用的信息而人们却无从知晓。

为了解决这个问题，人们提出了数据挖掘这一新方法。

数据挖掘的功能有很多种，目前主要有：分类、关联分析、聚类分析、异常检测等，这些功能是相互联系的，并不是各自孤立的。

解决分类问题的一般方法有决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类法［1］。

决策树分类法目前较为常用的有 ID3、C4.5 等。

1 算法 C4.5C4.5是在ID3的基础上改进后得到的，除了具有ID3的优点，还具有以下优点：（1）不是根据信息增益而是根据信息增益率来选择属性，避免了ID3趋向于选择取值多的属性的缺点。

（2）增加了剪枝这一步骤，克服了过度拟合的缺点。

（3）能够对连续值的属性进行处理。

（4）能处理不完整数据。

C4.5算法选择信息增益率最大的属性作为分支属性[2-4]，给出公式。

假定集合为B，当前计算的属性为X，则属性X的信息增益率计算公式为：假定属性X有a个相异值{X1,X2,...,Xa},则属性X把集合B划分为a个子集{B1,B2,…,Ba},每个子集 Bi（i=1,2,…a）的记录的属性 X 的取值均为 Xi（i=1,2,…,a），则其中，|Bi|表示集合Bi的记录个数，|B|表示集合B的记录个数。

一
２ ）数 据挖 掘 结果可 视化 ： 将数据挖 掘后 得到 的 知识 和结 果用 可视 化 形式表 示 出来 。
３ ）数 据挖 掘 过程 可视 化： 用可视 化形 式描述 各 种挖 掘过程 。
、
相关 概念 和技 术
１ ．数 据挖 掘
数 据 挖掘 ，又称 知 识 发现 ， 指 从大 型 数 据库 是 或 数 据仓库 中提 取 隐含 的、未知 的 、非平 凡 的及有 潜在 应 用价 值 的信息 或模 式 ，融合 数据 库 、人 工智 能 、机器 学 习 、统计 学等 多个 领 域 的理论 技术 。【 ４ Ｊ 数 据挖 掘 的实现过 程 如 图 １ 示 。 所
视 化数 据挖 掘 的发展 。
关键 词 ：数据挖掘 ；可视 化 ；决 策树 中 图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ０． ６ 文献标 识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０－ ６２ （０７ ５＿ ０ ＿ ４ ０８－ １９ ２ ０ ）０＿０ ３ ０ － ３． ．可视 化数 据挖 掘 可视 化数 据挖 掘技 术 即寻找和 分析数 据库 ， 找 到数 据库 中潜 在 的 、 用 的信 息的过程 ，并 以直 观 有 的图形方 式将 信 息模式 、 数据 的关联或 趋势 呈现 给 客户 。通 过可 视 化技 术帮助 决策 者直观 、方 便地 分
维普资讯
第２ ４卷 第 ５期 ２０ ０ ７年 １ Ｏ月
邢 台 职 业 技 术 学 院 学 报 Ｊｕ ａｏ ＸｉｇａＰ ｌ ｅｈ ｉ Ｃ ｌｇ ｏ ｒ ｌ ｆ ｎ ｔｉ ｏｙ ｃｎｃ ｏｌ ｅ ｎ ｔ ｅ
Ｖ．Ｉ２ Ｎ ０． ０．４ ５ Ｏｃｔ． ００ ２ ７
收稿 日期 ：２ Ｏ 一 Ｏ 一 Ｏ Ｏ７ ３ ３
作者简介 ：刘静 （ ８一） 女， １ ２ ， 河北邢 台人， ９ 华北 电力大学计算机 系２ ０￣ ０５

wind
high
normal false
no
yes
yes
no
yes
no
no
no
true
yes no
gain(humidity)=0.971 bit gain(wind)=0.493 bit
因此选择湿度属性作为在这一个节点的分裂属性，在随之产生的子节点 上并不需要进一步分裂，因为叶子节点都是全纯子节点，所以这个分 支就结束了。
由此可见，采用度量信息增益的方法会倾向于选择拥有较多可能 属性值的属性。为了弥补这一缺陷，一个称之为增益率(gain ratio)
的度量修正被广范的采用。
• 上例所有的计数值均为1，因此分裂信后的信息值是： info([1,…,1])=-1/14 x log (1/14 )x 14=logl4(3.807位) 分支越多，该值越大。 具有较高分支的属性，该固有的信息值较高。 增益率，由信息增益除以该固有信息值得到。 例：得到标志码的增益率为 0.940 / 3.807 = 0.247
outlook
sunny
rainy overcast
humidity
yes
high
normal
wind
false
true
no
yes
yes
no
天气数据的决策树
ID3算法的不足及改进
当一些属性拥有的可能值得数量很大，从而使分支的路径增加，产生 出很多子节点时，计算信息增益就会出现一个问题。用一个极端的例 子来说明：当数据集的某个属性对于每一个实例存在一个不同属性值 时，比如，一个标志码属性。
• if humidity= normal then play=yes 第二条规则错分了一个实例样本

决策树C4.5算法改进与应用作者：陈杰邬春学来源：《软件导刊》2018年第10期摘要：针对决策树算法C4.5在处理数据挖掘分类问题中出现的算法低效以及过拟合问题，提出一种改进的TM-C4.5算法。

该算法主要改进了C4.5算法的分支和剪枝策略。

首先，将升序排序后的属性按照边界定理，得出分割类别可能分布的切点，比较各点的信息增益和通过贝叶斯分类器得到的概率，使用条件判断确定最佳分割阈值；其次，使用简化的CCP （Cost-Complexity Pruning）方法和评价标准，对已生成决策树的子树根节点计算其表面误差率增益值和S值，从而判断是否删除决策树节点和分支。

实验结果表明，用该算法生成的决策树进行分类更为精确、合理，表明TM-C4.5算法有效。

关键词：C4.5；TM-C4.5算法；CCP；贝叶斯分类器；剪枝策略；评价标准DOIDOI：10.11907/rjdk.181302中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）010-0088-05英文摘要Abstract：Aiming at the inefficiency and over-fitting problem of decision tree algorithm C4.5 in the classification of data mining problems， an improved TM-C4.5 algorithm is proposed. The algorithm mainly improves the branching and pruning strategy of C4.5 algorithm. First， the ascending ordered attribute values are combined with the boundary theorem to get the cut points of the possible segmentation classifications. The information gain rate of each point and the probability obtained by the Bayesian classifier are compared， and the optimal segmentation threshold is determined according to the rules. Secondly， the simplified algorithm of CCP （Cost-Complexity Pruning） and evaluation criteria were used to calculate the surface error rate gain and S value of the subtree root node of the generated decision tree to judge whether to delete the decision tree node and branch. The analysis of the experimental results shows that the classification of the decision tree made by this algorithm is more accurate and reasonable， indicating the validity of TM-C4.5 algorithm.英文关键词Key Words：C4.5；TM-C4.5 algorithm；CCP；Bayesian classifier；pruning strategy；evaluation standard0 引言分类技术是数据挖掘领域中一种非常重要的研究方法[1]。

海南师范大学本科生毕业论文（设计）题目：决策树算法的研究与改进姓名：学号：专业：计算机科学与技术年级：05专升本系别：计算机科学与教育技术完成日期：2007年5月20日指导教师：本科生毕业论文（设计）独创性声明本人声明所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，本论文中没有抄袭他人研究成果和伪造数据等行为。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

论文（设计）作者签名：日期：2007年5月21日本科生毕业论文（设计）使用授权声明海南师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交毕业论文（设计）的复印件和磁盘，允许毕业论文（设计）被查阅和借阅。

本人授权海南师范大学可以将本毕业论文（设计）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复印手段保存、汇编毕业论文（设计）。

论文（设计）作者签名：日期：2007年5月21日指导教师签名：日期：目录 (1) (2) (2) (2) (2) (3) (4)算法 (4) (11)(Genetic Algorithm) (12)[1] (13) (14) (15) (15) (15)[6]的特征选择方法 (16) (16) (17) (18) (18) (18) (18) (19) (26) (27) (27) (28) (28)参考文献 (29)挖掘决策树算法的研究与改进作者：指导老师：（海南师范大学，海口，571158）摘要：在大量信息展现给人们的时候，“知识爆炸”给人们带来了极大的困扰，如何有效的利用数据成为人们事业成败的关键。

本论文主要对决策树的常见算法做初步的研究与探讨，并给出决策树的评价标准。

并在此基础上利用最新的决策树算法思想由本人设计实例集验证相关文献中笔者的思想，最后提出自己一点意见和看法。

关键词：数据挖掘；决策树；研究；改进The Research and Improvement Of Data Mining decision-makingtree algorithmAuthor: Tutor:(Hainan Normal University,HaiKou,571158)Abstract: Nowadays there are so much information tounfold in the people at present, which causes our eyes taking out all in, "the knowledge explosion" has brought the enormous puzzle to the people, how does the effective use data become the people enterprise success or failure the key. This paper mainly discussed the preliminary research and the discussion to the policy-making tree's common algorithm, and produces the policy-making tree's evaluation criteria, as well as to policy-making tree future discussion. Using the newest policy-making algorithm thought in this foundation to design in the example collection confirmation correlation literature after myself author's thought, finally proposes a Propose his viewpoint and the view.Key words:Data Mining; decision-making tree; Research; Improvement随着现代信息技术的飞速发展，在全球范围内掀起了信息化（Information）浪潮。

决策树的优化算法
决策树是一种常用的分类和回归算法，在实际应用中，优化决策树的性能十分重要。

本文介绍几种常用的决策树优化算法。

1. 剪枝算法
剪枝算法是一种常用的决策树优化算法。

它通过减少决策树的复杂度，提高模型的泛化能力。

剪枝算法分为预剪枝和后剪枝两种方式。

预剪枝是在生成决策树时，通过设置一些阈值，提前终止决策树的分支。

后剪枝则是在生成完整的决策树后，通过删减一些无用的叶子节点，来减少决策树的复杂度。

2. 特征选择算法
特征选择算法是指从所有可能的特征中选择最有用的特征，用于构建决策树。

常用的特征选择算法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。

这些算法通过计算每个特征的重要性，从而选择最优的特征。

特征选择算法可以减少决策树的深度和宽度，提高决策树的准确率和泛化能力。

3. 集成学习算法
集成学习是一种将多个分类器集成起来，提高决策树的准确率和稳定性的算法。

常见的集成学习算法有随机森林、梯度提升树等。

这些算法利用多个决策树的结果进行投票或加权平均，从而得到更加准确和稳定的分类结果。

4. 增量学习算法
增量学习算法是指在不重新训练整个模型的情况下，利用新数据
来更新决策树模型的算法。

常见的增量学习算法有增量式决策树和增量式随机森林等。

增量学习算法可以大大减少模型的更新时间和计算成本，提高模型的实时性和可用性。

综上所述，决策树的优化算法有很多种，开发者可以根据实际需求选择合适的算法进行优化，提高决策树的性能和效率。

决策树算法及应用数一决策树算法简介[1][6］[8]决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测.决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型，并且,其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。

因此，在过去的几十年中，决策树算法在机器学习（machine learning）和数据挖掘( data mining）领域一直受到广泛地重视.决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。

树的非叶结点表示对数据属性（at tribute）的测试.每个分枝代表一个测试输出,而每个叶结点代表一个分类。

由根结点到各个叶结点的路径描述可得到各种分类规则。

目前有多种形式的决策树算法。

其中最值得注意的是CART 和ID3/ C4. 5 。

许多其它的算法都是由它们演变而来。

下面介绍决策树算法ID3 （Quinlan ,1979) 在实际中的一例应用.决策树算法ID3 使用信息增益( Information Gain）作为选择属性对节点进行划分的指标。

信息增益表示系统由于分类获得的信息量,该量由系统熵的减少值定量描述。

熵（Entropy) 是一个反映信息量大小的概念。

最终信息增益最高的划分将被作为分裂方案。

决策树和决策规则是实际应用中分类问题的数据挖掘方法。

决策树表示法是应用最广泛的逻辑方法，它通过一组输入-输出样本构建决策树的有指导的学习方法。

对于分类决策树来说，需要先对原始资料来进行分类训练，经由不断的属性分类后，得到预期的分类结果.判定树归纳的基本算法是贪心算法，它采用自上而下、分而治之的递归方式来构造一个决策树。

ID3 算法是一种著名的判定树归纳算法，伪代码如下：Function Generate_decision_tree（训练样本samples，候选属性attributelist）｛创建节点N:if samples 都在同一个类C then返回N 作为叶节点，以类C 标记；if attribute_list 为空then返回N 为叶节点，标记为samples 中最普通类： //多数表决定选择attribute_list 中有最高信息增益的属性test_attribute：标记节点N 为test_attribute；for each test_attribute 中的已知位ai //划分samples由节点N 长出一个条件为test_attribute=ai 的分枝；设Si 是samples 中test attribute=ai 样本的集合； //一个划分If Si 为空then加上一个树叶，标记为samples 中最普通的类；Else 加上一个由Generate_desdecision_tree（Si，attribute_list_test_attribute）返回的节点：}在树的每个节点上使用具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。

决策树算法改进案例一、背景决策树算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。

然而，在实际应用中，决策树算法存在一些问题，如过拟合、欠拟合等。

为了提高决策树算法的性能，我们需要对算法进行改进。

决策树模型对某些特征的敏感度过高，导致模型对某些样本的分类结果不稳定。

2. 决策树模型对某些样本的分类结果过于简单或复杂，导致模型对数据的解释性不强。

3. 决策树模型在训练过程中出现过拟合现象，导致模型在测试集上的性能不佳。

三、改进方案针对上述问题，我们提出以下改进方案：1. 使用特征选择方法，如信息增益、互信息等，选择对分类有重要影响的特征，减少对无关特征的敏感度。

2. 使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升决策树等，增加模型的泛化能力，减少过拟合现象。

3. 对决策树算法进行剪枝，减少不必要的分支，提高模型的复杂度。

四、实现过程以下是使用Python和scikit-learn库实现改进方案的代码示例：1. 导入所需的库和数据集：from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, DecisionTreeRegressorfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report iris = load_iris()X = iris.datay = iris.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2, random_state=42)2. 使用特征选择方法：from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2k = 5 # 选择前5个最重要的特征selector = SelectKBest(chi2, k=k)X_train = selector.fit_transform(X_train, y_train)X_test = selector.transform(X_test)3. 使用集成学习方法：clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, max_depth=1, learning_rate=0.1)clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy:", accuracy)4. 对决策树算法进行剪枝：clf = DecisionTreeRegressor(max_depth=1)clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)print("Accuracy after pruning:", accuracy)五、实验结果与分析通过上述改进方案，我们得到了以下实验结果：* 特征选择方法可以有效地减少决策树对无关特征的敏感度，提高模型的稳定性。

《决策树ID3算法的改进研究》篇一一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法作为决策树算法的一种，以其简单、直观的特点在数据挖掘和机器学习中得到了广泛的应用。

然而，随着数据集的复杂性和规模的增加，ID3算法在处理某些问题时存在一些局限性。

本文旨在研究ID3算法的不足，并提出相应的改进措施，以提高算法的准确性和效率。

二、ID3算法概述ID3算法是一种决策树学习算法，它采用信息增益作为选择划分属性的标准。

算法从根节点开始，对数据集进行训练和学习，根据信息增益选择最优划分属性，将数据集划分为子集，然后递归地对子集进行划分，直到满足停止条件为止。

ID3算法具有简单易懂、计算量小、易于实现等优点。

三、ID3算法的不足虽然ID3算法在许多问题上表现良好，但在处理一些复杂的数据集时，仍存在一些不足。

主要问题包括：1. 对噪声数据敏感：ID3算法在选择划分属性时，容易受到噪声数据的影响，导致划分不准确。

2. 倾向于选择取值较多的属性：当某个属性取值较多时，其信息增益往往较大，导致ID3算法倾向于选择该属性进行划分，这可能导致过拟合。

3. 处理连续属性能力有限：ID3算法主要针对离散属性进行划分，对于连续属性的处理能力有限。

四、改进措施针对ID3算法的不足，本文提出以下改进措施：1. 引入噪声过滤机制：在划分属性前，对数据进行噪声过滤，降低噪声数据对划分结果的影响。

可以通过设置阈值、聚类等方法实现。

2. 属性选择策略优化：在选择划分属性时，引入属性之间的相关性分析，避免选择取值较多且与目标属性相关性较小的属性。

同时，可以采用基于代价复杂度的剪枝策略，对决策树进行后剪枝，以降低过拟合的风险。

3. 扩展处理连续属性的能力：针对连续属性，可以采用离散化处理方法，将连续属性转换为离散属性。

同时，可以引入基于距离的划分方法，以更好地处理连续属性的划分问题。