决策树算法介绍（DOC）
3.1 分类与决策树概述
3.1.1 分类与预测
分类是⼀种应⽤⾮常⼴泛的数据挖掘技术，应⽤的例⼦也很多。例如，根据信⽤卡⽀付历史记录，来判断具备哪些特征的⽤户
往往具有良好的信⽤；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的⼀个共同特点
是：根据数据的某些属性，来估计⼀个特定属性的值。例如在信⽤分析案例中，根据⽤户的“年龄”、“性别”、“收⼊⽔平”、“职
业”等属性的值，来估计该⽤户“信⽤度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例⼦中，所研究的属性“信⽤度”是⼀个离散属性，
它的取值是⼀个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。
还有⼀种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下⼀个交易⽇的⼤盘指数，这⾥所研究的属性“⼤盘指数”是⼀个连续属性，
它的取值是⼀个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。
总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。
3.1.2 决策树的基本原理
1.构建决策树
通过⼀个实际的例⼦，来了解⼀些与决策树有关的基本概念。
表3-1是⼀个数据库表，记载着某银⾏的客户信⽤记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“⽉薪”、......、“信⽤等级”，每⼀⾏
是⼀个客户样本，每⼀列是⼀个属性（字段）。这⾥把这个表记做数据集D。
银⾏需要解决的问题是，根据数据集D，建⽴⼀个信⽤等级分析模型，并根据这个模型，产⽣⼀系列规则。当银⾏在未来的某
个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、⽉薪等属性，来预测其信⽤等级，以确定
是否提供贷款给该⽤户。这⾥的信⽤等级分析模型，就可以是⼀棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信⽤等级”这个属
性。给定⼀个信⽤等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信⽤等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客
户划分到信⽤等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某⼀类别中去。这⾥把“信⽤等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信
研究与探索Ｉ ＳＴＵＤＹ ＡＮＤ ＥＸＰＬＯＲＥ
决策树型现代数据挖掘技术商业应用
湖南女子大学 邓淑玲 湖南商学院石良武
由于业务处理自动化系统的实现，在商业领域中生成了大量 的业务数据。企业所积累的数据量越来越大，但其中能被企业直接
利用的真正有价值的信息却很少。因此如何利用现代数据挖掘技
术从大量的数据中经过深层次分析，获得有利于提高企业竞争力
的信息，是企业管理与决策者应高度关注的新兴研究技术。
一、数据挖掘的商业定义
从技术角度看，数据挖掘是从大量不完全、有噪声、模糊、随机
的实际数据中提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识的过程。
从商业应用角度看，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技
术。它是按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分
析，揭示隐藏的、未知的或验证己知的商业规律，并进一步模式化
的数据处理方法。它最吸引人的地方就是能够建立预测型而不是
回顾型的模型。
数据挖掘与传统的数据分析工具（ＤＳＳ／ＥＩＳ）有很大的不同：
（１）分析的重点不同。传统数据分析工具的分析重点只限于描述
过去的事实。如上个月的销售成本是多少。而挖掘工具的优势在 于预测未来的情况，解释过去所发生事实的原因。如下个月的市场
需求情况怎样，或者某些客户为什么会转向竞争对手。（２）分析的
目的不同，前者是为了从过去的事实中列出管理人员感兴趣的事
实，如公司最大的客户是谁。而后者则是要找出未来可能成为公司
最大客户的客户。（３）需要的数据量有明显的差异，前者需要的数
据量并不很大，而后者则需要海量数据才能运行。（４）两者的启动
方式也有较大的差别，前者主要依靠人工启动，后者则依靠数据本
身和系统来启动。这两种数据分析工具的差别根源在于探索数据 关系时所采用的方法不同。传统的数据分析工具是对过去情况的 验证，而数据挖掘技术则是使用发现型的、预测型的、模式匹配的
等各种算法对数据之间的关系进行挖掘。
二、决策树型现代数据挖掘技术的商业应用
什么是决策树算法？
作为数据挖掘领域中最重要的算法之一，决策树算法是一个用于分类和回归分析的非常有用的工具。决策树算法采用树形结构来表示决策过程，并通过构建具有最佳分类效果的决策树来实现。
那么为什么我们需要决策树算法呢？在实际的应用场景中，我们通常需要从众多的数据中挑选出最为关键的信息。这样，我们就可以更好地理解数据，并作出相应的决策。而决策树算法恰恰可以帮助我们完成这一任务。
那么究竟什么是决策树算法，它又是如何运作的呢？让我们逐步探讨吧。
一、什么是决策树算法？
决策树算法是一种树形结构的分类和回归分析方法。它将一个问题分解为许多小问题，并通过一系列可行的测试来解决问题。决策树算法可以应用于很多领域，包括医学、天气预测、金融等。
二、决策树算法的构建
决策树算法的构建过程非常简单。首先，将训练集数据拆分为子集并构建决策树。然后，将训练集输入到决策树中，以确定输入数据的类别。
具体而言，决策树算法是通过一个包含一系列节点的层次结构来实现的。每个节点都代表了一个问题或一个决策。从根节点开始，每个节点包含一个或多个分支，每个分支代表一个可能的方式来回答节点所代表的问题。它们的组合形成了决策树。
三、决策树算法的优缺点
决策树算法有许多优点。首先，它们是一种易于理解和解释的算法，能够对大规模数据进行快速的处理。其次，通过决策树算法，我们能够轻松地检测出具有决策价值的特征。最后，决策树算法的使用能够避免假定数据的线性关系。
然而，决策树算法也有其缺点。首先，决策树算法容易出现过拟合的问题。其次，当决策树的分支过于复杂时，我们很难解释树的结果。最后，决策树算法的结果很容易被误解。
四、应用案例
决策树算法可以应用于很多领域，下面我们就来介绍几个相对典型的应用案例。
1. 银行信贷风险评估
银行需要通过信贷风险评估来决定是否给用户发放贷款。采用决策树算法，我们可以根据贷款人的个人信息、信用记录等因素来判断其是否符合信贷标准。
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：
1. 决策树算法（Decision Tree）
决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）
支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）
神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）
K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。 6. Apriori算法
Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法
PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）
随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
