分类技术-决策树算法
人工智能技术常用算法
人工智能技术常用算法1. 决策树算法决策树算法是一种有监督学习算法，通过对数据集进行训练，建立一棵决策树，该树可用于分类或回归问题。
决策树通过一系列的“分支”和“叶子”节点，根据每个节点的特征属性对实例进行分类或预测。
2. K-均值算法K-均值算法是一种无监督学习算法，将相似数据归为一类，相异数据归为其他类。
该算法首先随机选取k个簇心，然后将每个样本点分配到离其最近的簇心中，重新计算簇心。
迭代此过程，直到簇心不再发生变化为止。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种有监督学习算法，能解决二分类和多分类问题。
该算法通过找到能够将两类数据分隔的最大间隔超平面来进行分类。
同时，支持向量机可以借助核函数将非线性数据映射到更高维空间进行处理。
4. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的有监督学习算法，适用于文本分类和垃圾邮件过滤等问题。
该算法通过将每个实例的特征视为相互独立的条件概率，计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
5. 神经网络算法神经网络算法是一种具有高度可扩展性和强大的表达能力的有监督学习算法。
神经网络通过多层神经元组成的网络来学习数据的特征，然后用这些特征来进行分类或预测。
训练神经网络通常采用反向传播算法。
6. 遗传算法遗传算法是一种优化算法，通过模拟生物界的自然选择、基因变异和交叉等过程来进行模型的优化。
该算法通过不断迭代和进化，逐渐找到最优化的解决方案。
7. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，结合了多个决策树模型的预测结果，以提高模型的准确度。
随机森林利用“自助采样法”和“随机特征选择法”来构建多棵树，然后通过投票等集成方法来获得最终的分类结果。
8. 主成分分析算法主成分分析算法是一种无监督学习算法，通过找到数据中的主成分来实现降维和特征提取。
该算法通过对数据进行线性变换，将高维数据降到低维数据空间，并保留原始数据的大部分信息。
主成分分析通常用于数据压缩、可视化和识别等问题。
决策树的算法
决策树的算法一、什么是决策树算法？决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归方法，其本质是将训练数据集分成若干个小的子集，每个子集对应一个决策树节点。
在决策树的生成过程中，通过选择最优特征对数据进行划分，使得各个子集内部的样本尽可能属于同一类别或者拥有相似的属性。
在预测时，将待分类样本从根节点开始逐层向下遍历，直到到达叶节点并输出该节点所代表的类别。
二、决策树算法的基本流程1. 特征选择特征选择是指从训练数据集中选取一个最优特征用来进行划分。
通常情况下，选择最优特征需要考虑两个因素：信息增益和信息增益比。
2. 决策树生成通过递归地构建决策树来实现对训练数据集的分类。
具体实现方式为：采用信息增益或信息增益比作为特征选择标准，在当前节点上选择一个最优特征进行划分，并将节点分裂成若干个子节点。
然后对每个子节点递归调用上述过程，直到所有子节点都为叶节点为止。
3. 决策树剪枝决策树剪枝是指通过去掉一些无用的分支来降低决策树的复杂度，从而提高分类精度。
具体实现方式为：先在训练集上生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对内部节点进行考察，若将该节点所代表的子树替换成一个叶节点能够提高泛化性能，则将该子树替换成一个叶节点。
三、常见的决策树算法1. ID3算法ID3算法是一种基于信息熵的特征选择方法。
其核心思想是在每个节点上选择信息增益最大的特征进行划分。
由于ID3算法偏向于具有较多取值的特征，因此在实际应用中存在一定局限性。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版，采用信息增益比作为特征选择标准。
相比于ID3算法，C4.5算法可以处理具有连续属性和缺失值的数据，并且生成的决策树更加简洁。
3. CART算法CART（Classification And Regression Tree）算法既可以用来进行分类，也可以用来进行回归分析。
其核心思想是采用基尼指数作为特征选择标准，在每个节点上选择基尼指数最小的特征进行划分。
常用的分类算法模型
常用的分类算法模型分类算法是机器学习中常用的一种技术，用于将数据集中的样本按照一定的规则划分到不同的类别中。
根据不同的问题和数据特征，我们可以选择不同的分类算法模型来进行分类任务。
在本文中，我们将介绍常用的几种分类算法模型。
一、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，每次选择一个最佳的特征进行划分，直到满足某个停止条件为止。
决策树算法简单易懂，可解释性强，适用于处理具有离散特征的数据集。
常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART算法。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设样本特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法简单高效，适用于处理大规模数据集。
常见的朴素贝叶斯算法有多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯算法。
三、逻辑回归算法逻辑回归算法是一种基于线性回归的分类算法。
它通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值，然后根据概率值进行分类。
逻辑回归算法简单易实现，适用于处理二分类问题。
常见的逻辑回归算法有二分类逻辑回归和多分类逻辑回归。
四、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔原理的分类算法。
它通过在样本空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法具有较强的泛化能力，适用于处理高维数据集。
常见的支持向量机算法有线性支持向量机和非线性支持向量机。
五、k近邻算法k近邻算法是一种基于样本距离度量的分类算法。
它通过计算待分类样本与训练集中的样本之间的距离，然后选择距离最近的k个样本进行投票，将待分类样本划分到票数最多的类别中。
k近邻算法简单直观，适用于处理具有连续特征的数据集。
常见的k近邻算法有k均值算法和k最近邻算法。
六、神经网络算法神经网络算法是一种基于人工神经网络的分类算法。
它通过模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的方式，来进行分类任务。
神经网络算法具有强大的学习能力和非线性建模能力，适用于处理复杂的分类问题。
机器学习中的分类算法及其应用场景
机器学习中的分类算法及其应用场景机器学习是一种人工智能的分支，旨在通过数据的分析和模式的发现，使机器具备从经验中学习，并自动改善性能的能力。
分类算法是机器学习中最常用的一类算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。
在本文中，我们将介绍几种常见的分类算法及其应用场景。
一、决策树算法决策树算法是一种简单但常用的分类算法。
它通过创建一颗树状结构，从根节点开始递归地对数据集进行划分，直到达到指定的终止条件。
决策树算法的优点是易于理解和解释，并且能够处理大规模的数据集。
它在许多领域都有应用，例如医学诊断、金融风险评估和客户分类等。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设各个特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是运算速度快、易于实现，并且对数据集中的噪声和缺失值有一定的鲁棒性。
它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法的优点是能够处理高维数据、具有较高的准确率和鲁棒性。
它在图像识别、手写体识别和生物信息学等领域有广泛应用。
四、最近邻算法最近邻算法是一种简单但有效的分类算法。
它基于样本之间的距离度量，将测试样本分类为距离最近的训练样本所属的类别。
最近邻算法的优点是易于实现、不需要训练过程，并且对异常值有较好的鲁棒性。
它在推荐系统、图像识别和医学诊断等领域有广泛应用。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的分类算法。
它由多个神经元组成的层次结构，在训练过程中通过调整连接权重来实现模式的学习和分类。
神经网络算法的优点是能够处理复杂的非线性问题，并且具有较强的泛化能力。
它在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
总结起来，机器学习中的分类算法有很多种，每种算法都有其适用的场景和特点。
决策树算法原理(三种最优属性划分方法)
决策树算法原理（三种最优属性划分方法）决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法，其原理是基于历史数据进行学习，并通过一系列判断条件将数据集划分为不同的类别或者预测目标值。
决策树的主要思想是通过一系列属性值来对数据进行逐层划分，直到达到终止条件为止。
在每一次划分时，决策树需要选择最优的属性来进行划分，以使得划分后的数据纯度最高或者信息增益最大。
三种最优属性划分方法包括信息增益、增益率和基尼指数。
1.信息增益：信息增益是用来衡量划分后数据集纯度提高的程度。
它基于信息论中的熵的概念，计算的是划分前后数据集的信息熵之差。
信息熵可以衡量数据集的不确定性，即数据集中的混乱程度。
在选择划分属性时，我们希望划分后的数据集的不确定性最小，即使得信息增益最大。
2.增益率：增益率是信息增益的一种改进，用于解决信息增益在选择具有较多取值的属性上的偏好问题。
增益率通过考虑属性的分裂信息来衡量属性的纯度提升程度。
分裂信息反映了数据集分裂后的数据集的不确定性。
3.基尼指数：基尼指数是通过测量在给定数据集中随机选择一些样本后，错误分类该样本的概率。
基尼指数可以用于二分类或多分类问题。
在选择划分属性时，我们希望划分后的数据集的基尼指数最小，即使得纯度提高的程度最大。
以上三种最优属性划分方法在决策树学习的过程中都有着重要的应用。
在实际应用中，决策树算法可以通过先验知识或者经验来选择最优属性划分方法。
此外，由于决策树算法在高维数据上容易过拟合的问题，可以通过剪枝等技术来避免过拟合。
决策树算法的优势在于易于理解和解释，但也存在局限性，比如对于处理缺失数据、处理连续数据和处理类别不平衡等问题仍然存在挑战。
决策树法的基本步骤
决策树法的基本步骤决策树法是一种基于判断树的机器学习算法，用于从一组特征中构建一个可以对实例进行分类的决策树模型。
决策树算法的基本步骤包括数据准备、选择最优特征、切分数据集、递归构建决策树，以及剪枝等。
下面将详细介绍决策树法的基本步骤。
1.数据准备2.选择最优特征决策树的构建过程中，需要选择最优的特征用来进行数据的切分。
通常采用信息增益、信息增益比、基尼指数等指标来度量特征的重要性和纯度。
选择最优特征的目标是使得每个子节点尽可能地纯净，即包含尽可能多的相同类别的实例。
3.切分数据集选择最优特征后，将数据集根据该特征的不同取值切分成多个子集。
这个过程将数据集根据特征划分为不同的分支。
每个分支对应于特征的一个取值，该分支上的数据集包含了特征取值与该分支对应的所有实例。
4.递归构建决策树对于每个子集，重复上述步骤，选择最优特征、切分数据集，直到满足终止条件。
终止条件有多种选择，包括数据集中的所有实例属于同一类别、没有更多可用的特征或者达到了预定的树深度。
5.剪枝决策树往往存在过拟合问题，为了提高决策树的泛化能力，需要对决策树进行剪枝操作。
剪枝过程有预剪枝和后剪枝两种策略。
预剪枝在树的构建过程中进行，通过设定阈值来提前停止树的生长。
后剪枝则是在树构建完成后，对树进行修剪。
通过验证集的结果来决定是否保留叶节点或者合并叶节点，以达到降低过拟合风险的目的。
6.使用决策树进行分类构建完决策树后，可以用其进行分类预测。
给定一个新的实例，从根节点开始，根据实例的特征值通过决策条件逐步向下遍历决策树，直到达到叶节点。
叶节点对应于该实例的类别，将实例分到相应的类别中。
7.决策树的评估与调优使用测试数据集对决策树进行评估，计算准确率、召回率、F1值等性能指标。
根据评估结果，可以对决策树进行调优，如调整剪枝阈值、改变特征选择方式、调整算法参数等。
总结：决策树算法的基本步骤包括数据准备、选择最优特征、切分数据集、递归构建决策树，以及剪枝等。
分类算法概述范文
分类算法概述范文分类算法是机器学习中的一种重要技术，其主要目标是将数据集中的样本分到预先确定的类别中。
在许多现实应用中，分类算法广泛应用于文本分类、图像分类、垃圾邮件过滤、推荐系统等领域。
分类算法的本质是通过训练样本构建一个分类器模型，然后使用该模型对新的未知样本进行分类。
根据不同的特征表示方法和分类思想，可以将分类算法分为多类，下面是常见的几种分类算法:1.决策树算法：决策树是一种基于树状结构的分类模型。
在决策树算法中，通过选择最佳属性进行划分，逐步构建一个树形结构，从根节点到叶节点的路径表示样本实例的分类结果。
决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
该算法通过统计特征的概率分布，计算出给定特征条件下样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯算法包括高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯等。
3.K近邻算法：K近邻算法是一种基于实例的分类方法，其核心思想是将未知样本的类别与训练集中与其最近的k个样本的类别进行比较，然后使用多数投票原则进行分类。
K近邻算法的分类结果取决于选取的k值和距离度量方式。
4.逻辑回归算法：逻辑回归算法是一种经典的分类算法，其思想源于广义线性模型。
通过利用最大似然估计的方法，将线性模型的输出映射到(0,1)区间，可以得到样本属于其中一类别的概率。
逻辑回归算法适用于二分类和多分类问题。
5.支持向量机算法：支持向量机算法是一种二分类算法，其基本原理是找到一个最优的超平面，使得正负样本之间的间隔最大。
支持向量机算法可以通过核函数进行非线性映射，从而处理复杂的数据分类问题。
6.神经网络算法：神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
神经网络通过多个神经元的层次连接进行信息传递和处理，具有较强的表达能力。
神经网络算法在分类问题中广泛应用，如深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。
人工智能开发技术中的分类算法对比分析
人工智能开发技术中的分类算法对比分析近年来，人工智能技术的迅猛发展引起了广泛关注。
在人工智能开发过程中，分类算法作为其中重要的一环，扮演了不可或缺的角色。
分类算法可以将数据样本划分到不同的类别中，从而帮助我们研究和理解数据。
本文将对几种常见的分类算法进行对比分析，旨在帮助读者了解这些算法在不同场景下的优劣势，并选择合适的算法应用于具体问题中。
一、决策树算法决策树算法是一种直观、易于理解的分类算法。
它将数据样本基于一系列特征进行划分，形成一棵树状结构。
在分类过程中，决策树会根据每个特征的值选择一个分支，最终将样本划分到相应的类别中。
决策树算法的优点是计算简单、可解释性强。
然而，决策树容易过拟合和欠拟合的问题需要重点关注。
为了解决这个问题，研究人员提出了随机森林算法。
二、随机森林算法随机森林算法是由多个决策树构成的集成算法。
随机森林通过对训练数据进行自助采样和随机特征选择，构建多个决策树，并通过投票方式进行分类。
相比于单个决策树，随机森林能够减少过拟合的风险，提高分类准确性。
此外，随机森林还可以评估变量的重要性，帮助特征选择。
然而，随机森林算法的缺点是计算复杂度高，训练时间较长。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个最优超平面，将数据样本分隔开来。
支持向量机算法采用核函数来处理非线性问题，具有较强的分类能力。
此外，支持向量机还可以处理高维数据和小样本问题。
然而，支持向量机算法的训练过程较为复杂，需要解决凸优化问题。
同时，支持向量机对大规模数据集的处理速度较慢，需要借助优化方法和近似算法。
四、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
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。
朴素贝叶斯算法具有计算简单、速度快的优势，适用于处理大规模数据集。
此外，朴素贝叶斯算法对缺失数据和噪声具有较强的鲁棒性。
然而，朴素贝叶斯算法的独立性假设在某些实际应用中可能不成立，导致分类结果不准确。
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1、选取第一个测试条件 1）计算每个测试条件的熵 2）计算每个测试条件的信息增益，选取值最大的
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2）计算信息增益
是
拥有房产
否 待定
可以偿还债务
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2、选取余下测试条件 1）不再考虑“拥有房产”的影响，计算余产 年收入（单 无法偿还债 （单身，已 （是/否） 位：千元） 务（是/否） 婚，离婚） 是 单身 否 125 否 已婚 否 100 否 单身 否 70 是 已婚 否 120 否 离婚 是 95 否 已婚 否 60 是 离婚 否 220 否 单身 是 85 否 已婚 否 75 否 单身 是 90
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What’s that?
●决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使 用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效 的对未知的数据进行分类。 ●决策树两大优点： 1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人 工分析； 2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每 一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
来概括。一颗树预测正确的概率可能不高，但是集体预测正确的
概率却很高。
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准确率估计
设T的准确率p是一个客观存在的值，X的概率分布为X ~ B(N,p) ，即X遵循概率为p，次数为N的二项分布（Binomial Distribution），期望E(X) = N*p，方差Var(X) = N*p*(1-p)。由 于当N很大时，二项分布可以近似有正态分布（Normal Distribution）计算，一般N会很大，所以X ~ N(np,n*p*(1-p))。 可以算出，acc = X/N的期望E(acc) = E(X/N) = E(X)/N = p，方
否
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离婚 单身 已婚
单身
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是
初印象
ID
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婚姻情况 拥有房产 年收入（单 无法偿还债 （单身，已 （是/否） 位：千元） 务（是/否） 婚，离婚） 是 单身 否 125 否 否 是 否 否 已婚 单身 已婚 离婚 已婚 100 70 120 95 60 否 否 否 是 否
差Var(acc) = Var(X/N) = Var(X) / N2 = p*(1-p) / N，所以acc ~
N(p,p*(1-p)/N)。这样，就可以通过正态分布的置信区间的计算 方式计算置信区间了。
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准确率估计
正态分布的置信区间求解如下：
1） 将acc标准化，即 2） 选择置信水平α= 95%，或其他值，这取决于你需要对这个 区间有多自信。一般来说，α越大，区间越大。 3） 求出 α/2和1-α/2对应的标准正态分布的统计量 image和 image （均为常量）。然后解下面关于p的不等式。acc可以有 样本估计得出。即可以得到关于p的执行区间
•缺少代表性数据：训练数据没有包含所有具有代表性的数据， 导致某一类数据无法很好的匹配，这一点可以通过观察混淆矩阵 （Confusion Matrix）分析得出。 •多重比较（Mulitple Comparition）：
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过度拟合修正
优化方案1：修剪枝叶
前置裁剪： 在构建决策树的过程时，提前停止。那么，会将切
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离婚 单身 已婚
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是
上表根据历史数据，记录已有的用户是否可以偿还债务，以及相关的信息。 通过该数据，构建的决策树如下：
比如新来一个用户：无房产，单身，年收入55K，那么根据上面的决策树， 可以预测他无法偿还债务（蓝色虚线路径）。
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初印象
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婚姻情况 拥有房产 年收入（单 无法偿还债 （单身，已 （是/否） 位：千元） 务（是/否） 婚，离婚） 是 单身 否 125 否 否 是 否 否 已婚 单身 已婚 离婚 已婚 100 70 120 95 60 否 否 否 是 否
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基本步骤
●决策树构建的基本步骤如下： 1. 开始，所有记录看作一个节点 2. 遍历每个变量的每一种分割方式，找到最好的分割点 3. 分割成两个节点N1和N2 4. 对N1和N2分别继续执行2-3步，直到每个节点足够“纯”为止 ●决策树的变量可以有两种： 1） 数字型（Numeric）：变量类型是整数或浮点数，如前面例子 中的“年收入”。用“>=”，“>”,“<”或“<=”作为分割条件（排序 后，利用已有的分割情况，可以优化分割算法的时间复杂度）。 2） 名称型（Nominal）：类似编程语言中的枚举类型，变量只能 重有限的选项中选取，比如前面例子中的“婚姻情况”，只能是 “单身”，“已婚”或“离婚”。使用“=”来分割。
比如新来一个用户：无房产，单身，年收入55K，那么根据上面的决策树，可以预测他无法偿还债务.
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分节点的条件设置的很苛刻，导致决策树很短小。结果就是决策
树无法达到最优。实践证明这中策略无法得到较好的结果。
后置裁剪： 决策树构建好后，才开始裁剪。采用两种方法：
1）用单一叶节点代替整个子树，叶节点的分类采用子树中最主 要的分类； 2）将一个字数完全替代另外一颗子树。后置裁剪有个问题就是 计算效率，有些节点计算后就被裁剪了，导致有点浪费。
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过度拟合修正
优化方案2：K-Fold Cross Validation
首先计算出整体的决策树T，叶节点个数记作N，设i属于[1,N]。
对每个i，使用K-Fold Validataion方法计算决策树，并裁剪到i
个节点，计算错误率，最后求出平均错误率。这样可以用具有最 小错误率对应的i作为最终决策树的大小，对原始决策树进行裁 剪，得到最优决策树。
另一种可行的方法是当前节点中的记录数低于一个最小 的阀值，那么就停止分割，将max(P(i))对应的分类作为 当前叶节点的分类。
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某决策树对训练数据可以得到很低的错误率，但是运用到测试数
过度拟合
据上却得到非常高的错误率。过渡拟合的原因有以下几点：
•噪音数据：训练数据中存在噪音数据，决策树的某些节点有噪 音数据作为分割标准，导致决策树无法代表真实数据。
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实例详解
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婚姻情况 拥有房产 年收入（单 无法偿还债 （单身，已 （是/否） 位：千元） 务（是/否） 婚，离婚） 是 单身 否 125 否 否 是 否 否 已婚 单身 已婚 离婚 已婚 100 70 120 95 60 否 否 否 是 否
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是 否 否
I(.)是给定节点的不纯性度量， N是父节点上的记录总数， k是属性值的个数， N(Vj)是与子女节点Vj相关联的记录个数。
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转至示例
停止条件
决策树的构建过程是一个递归的过程，所以需要确定停 止条件，否则过程将不会结束。
一种最直观的方式是当每个子节点只有一种类型的记录 时停止，但是这样往往会使得树的节点过多，导致过拟 合问题（Overfitting）。
否
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离婚 单身 已婚
单身
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否 是 否
是
实例详解
ID
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婚姻情况 拥有房产 年收入（单 无法偿还债 （单身，已 （是/否） 位：千元） 务（是/否） 婚，离婚） 是 单身 否 125 否 否 是 否 否 已婚 单身 已婚 离婚 已婚 100 70 120 95 60 否 否 否 是 否
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量化纯度
Gini纯度：
熵（Entropy）：
误分类差错：
上面的三个公式均是值越大，表示越 “不纯”，越小表示 越“纯”。三种公式只需要取一种即可，实践证明三种公式 的选择对最终分类准确率的影响并不大，一般使用熵公式。
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转至示例
信息增益
信息增益（Information Gain）：
分类 技术
决策树
教师：*** 学生：***
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●What’s that? ●初印象(简例) ●基本步骤 ●量化纯度 ●信息增益 ●停止条件
●过度拟合 ●过度拟合修正
●准确率估计 ●实例详解
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What’s that?
●决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使 用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效 的对未知的数据进行分类。 ●决策树两大优点： 1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人 工分析； 2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每 一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
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2、选取余下测试条件 1）计算余下测试条件的熵 2）计算余下测试条件的信息增益，选取值最大的
是 可以偿还债务
拥有房产 S[7,3] 否 是 在婚 S[4,3] 否 年收入 S[1,3] <97K 无法偿还债务
可以偿还债务 >=97K
可以偿还债务
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过度拟合修正
优化方案3：Random Forest
Random Forest是用训练数据随机的计算出许多决策树，形成 了一个森林。然后用这个森林对未知数据进行预测，选取投票最 多的分类。实践证明，此算法的错误率得到了经一步的降低。这 种方法背后的原理可以用“三个臭皮匠定一个诸葛亮”这句谚语