決策樹模型，請問使用決策樹構建模型前是否需要單因素分析有統(tǒng)計學意義的變量

來源：整理時間：2023-08-19 17:38:19 編輯：智能門戶手機版

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1，請問使用決策樹構建模型前是否需要單因素分析有統(tǒng)計學意義的變量
2，決策樹分類的原理
3，決策樹算法是哪個學科要學的內容啊
4，svms 和 random forests是什么算法
5，一個分類問題當使用邏輯回歸模型與決策樹模型時特征分別要做
6，Drools70如何實現(xiàn)決策樹

1，請問使用決策樹構建模型前是否需要單因素分析有統(tǒng)計學意義的變量

一般來來說，在使用機器學習訓練模型之前需要做特征工程，特種工自程的主要工作就是篩選和構造和因變量相關的自變量，同時消除相關的自變量，以免出2113現(xiàn)共線性，用5261的方法主要有單因素，還有多因素等方法。如4102果你用決策樹的話，有個方便的是決策樹本身可以篩選重要特征，所以，1653也可以不用的。

似然比檢驗原本就和系數(shù)的檢驗沒關系的我替別人做這類數(shù)據(jù)分析蠻多的

請問使用決策樹構建模型前是否需要單因素分析有統(tǒng)計學意義的變量

2，決策樹分類的原理

決策樹是通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類的過程。它提供一種在什么條件下會得到什么值的類似規(guī)則的方法。決策樹分為分類樹和回歸樹兩種，分類樹對離散變量做決策樹，回歸樹對連續(xù)變量做決策樹。如果不考慮效率等，那么樣本所有特征的判斷級聯(lián)起來終會將某一個樣本分到一個類終止塊上。實際上，樣本所有特征中有一些特征在分類時起到?jīng)Q定性作用，決策樹的構造過程就是找到這些具有決定性作用的特征，根據(jù)其決定性程度來構造一個倒立的樹--決定性作用最大的那個特征作為根節(jié)點，然后遞歸找到各分支下子數(shù)據(jù)集中次大的決定性特征，直至子數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)都屬于同一類。所以，構造決策樹的過程本質上就是根據(jù)數(shù)據(jù)特征將數(shù)據(jù)集分類的遞歸過程，我們需要解決的第一個問題就是，當前數(shù)據(jù)集上哪個特征在劃分數(shù)據(jù)分類時起決定性作用。

決策樹分類的原理

3，決策樹算法是哪個學科要學的內容啊

決策樹算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數(shù)據(jù)進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對新數(shù)據(jù)進行分析。本質上決策樹是通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類的過程。決策樹方法最早產生于上世紀60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于減少樹的深度。但是忽略了葉子數(shù)目的研究。C4.5算法在ID3算法的基礎上進行了改進，對于預測變量的缺值處理、剪枝技術、派生規(guī)則等方面作了較大改進，既適合于分類問題，又適合于回歸問題。決策樹算法構造決策樹來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊涵的分類規(guī)則．如何構造精度高、規(guī)模小的決策樹是決策樹算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本數(shù)據(jù)集是根據(jù)實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用于數(shù)據(jù)分析處理的數(shù)據(jù)集。第二步，決策樹的剪枝：決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本數(shù)據(jù)集（稱為測試數(shù)據(jù)集）中的數(shù)據(jù)校驗決策樹生成過程中產生的初步規(guī)則，將那些影響預衡準確性的分枝剪除。

決策樹主要的算法有id3、c4.5等，具體的程序你可以到csdn上下載，可以到圖書館看一些相關的簡介。

決策樹算法是哪個學科要學的內容啊

4，svms 和 random forests是什么算法

支持向量機 (SVM，support vector machine)是 Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出來的，是近年來機器學習研究的一項重大成果。支持向量機的基本思想是，尋找一個最優(yōu)超平面使它的分類間隙最大，對線性問題即尋找最優(yōu)分類線，對非線性問題，則通過一個選定的變換函數(shù)將輸入的特征向量由低維的原始空間映射到高維空間，轉化為某個高維空間中的線性問題，然后在高維空間構造一個最優(yōu)分類超平面實現(xiàn)兩類分類。它建立在結構風險最小化原則基礎之上，具有很強的學習能力和泛化性能，能夠較好地解決小樣本、高維數(shù)、非線性、局部極小等問題，可以有效地進行分類、回歸、密度估計等。由于這些優(yōu)點，其得到了全面深入的發(fā)展，現(xiàn)已成為機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域的標準工具。　　Random Forest(s)，隨機森林，又叫Random Trees[2][3]，是一種由多棵決策樹組合而成的聯(lián)合預測模型，天然可以作為快速且有效的多類分類模型。如下圖所示，RF中的每一棵決策樹由眾多split和node組成：split通過輸入的test取值指引輸出的走向（左或右）；node為葉節(jié)點，決定單棵決策樹的最終輸出，在分類問題中為類屬的概率分布或最大概率類屬，在回歸問題中為函數(shù)取值。整個RT的輸出由眾多決策樹共同決定，argmax或者avg。

同問。。。

5，一個分類問題當使用邏輯回歸模型與決策樹模型時特征分別要做

線性回歸，是統(tǒng)計學領域的方法，用的時候需要關注假設條件是否滿足、模型擬合是否達標，參數(shù)是否顯著，自變量之間是否存在多重共線性等等問題因為統(tǒng)計學是一個過程導向的，需要每一步都要滿足相應的數(shù)學邏輯。下面講講我對線性回歸的體會（只講體會，原理的內容就不多說了，因為不難，而且網(wǎng)上相應資料很多！～）：1、linear regression 是最原始的回歸，用來做數(shù)值類型的回歸（有點繞，是為了區(qū)別“分類”），比如你可以利用它構建模型，輸入你現(xiàn)在的體重、每天卡路里的攝入量、每天運動量等，預測你一個月的體重會是多少，從模型的summary中，查看模型對數(shù)據(jù)解釋了多少，哪些自變量在影響你體重變化中更重要（事先對變量做了standardize），還可以看出在其它自變量不變的適合，其中一個自變量每變化1%，你的體重會變化多少（事先對自變量沒做standardize）。當問題是線性，或者偏向線性，假設條件又都滿足（很難），又做好了數(shù)據(jù)預處理（工作量可能很大）時，線性回歸算法的表現(xiàn)是挺不錯的，而且在對模型很容易解釋！但是，當問題不是線性問題時，普通線性回歸算法就表現(xiàn)不太好了。2、曲線回歸，我更喜歡稱之為“多項式回歸”，是為了讓彌補普通線性回歸不擅長處理非線性問題而設計的，它給自變量加上一些適合當前問題的非線性特征（比如指數(shù)等等），讓模型可以更好地擬合當前非線性問題。雖然有一些方法來幫助判斷如何選擇非線性特征，可以保證模型更優(yōu)秀。但動手實踐過的人，都知道，那有點紙上談兵了，效果不好，而且有些非線性很難簡單地表示出來！！3、logistic regression，我感覺它應該屬于機器學習領域的方法了（當你不去糾結那些繁瑣的假設條件時），它主要是用來分析當因變量是分類變量的情況，且由于本身帶有一絲的非線性特征，所以在處理非線性問題時，模型表現(xiàn)的也挺好（要用好它，需要做好數(shù)據(jù)預處理工作，把數(shù)據(jù)打磨得十分“漂亮”）。十分喜歡用它來做數(shù)據(jù)挖掘，原因是算法本身表現(xiàn)良好，而且對模型的輸出結果容易解釋（領導們都聽得懂），不像其它高端的機器學習算法，比如Multiboost、SVM等，雖然很善于處理非線性問題，對數(shù)據(jù)質量的要求也相對較低，但它們總是在黑盒子里工作，外行人根本看不懂它是怎么運行的，它的輸出結果應該怎么解釋！（好吧，其實內行人也很難看懂！- - ）

6，Drools70如何實現(xiàn)決策樹

如何用R語言實現(xiàn)決策樹C5.0模型在決策樹生成模型后，將預測數(shù)據(jù)作為輸入，并與生成的模型連接進行求解即可。

決策樹是數(shù)學、計算機科學與管理學中經(jīng)常使用的工具.決策論中 (如風險管理),決策樹(decision tree)由一個決策圖和可能的結果(包括資源成本和風險)組成,用來創(chuàng)建到達目標的規(guī)劃.決策樹建立并用來輔助決策,是一種特殊的樹結構.決策樹是一個利用像樹一樣的圖形或決策模型的決策支持工具,包括隨機事件結果,資源代價和實用性.它是一個算法顯示的方法.決策樹經(jīng)常在運籌學中使用,特別是在決策分析中,它幫助確定一個能最可能達到目標的策略.如果在實際中,決策不得不在沒有完備知識的情況下被在線采用,一個決策樹應該平行概率模型作為最佳的選擇模型或在線選擇模型算法.決策樹的另一個使用是作為計算條件概率的描述性手段.　　決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規(guī)則的方法.比如,在貸款申請中,要對申請的風險大小做出判斷,圖是為了解決這個問題而建立的一棵決策樹,從中我們可以看到?jīng)Q策樹的基本組成部分：決策節(jié)點、分支和葉子.　　決策樹中最上面的節(jié)點稱為根節(jié)點,是整個決策樹的開始.本例中根節(jié)點是“收入>￥40,000”,對此問題的不同回答產生了“是”和“否”兩個分支.　　決策樹的每個節(jié)點子節(jié)點的個數(shù)與決策樹在用的算法有關.如cart算法得到的決策樹每個節(jié)點有兩個分支,這種樹稱為二叉樹.允許節(jié)點含有多于兩個子節(jié)點的樹稱為多叉樹.決策樹的內部節(jié)點（非樹葉節(jié)點）表示在一個屬性上的測試.　　每個分支要么是一個新的決策節(jié)點,要么是樹的結尾,稱為葉子.在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中,在每個節(jié)點都會遇到一個問題,對每個節(jié)點上問題的不同回答導致不同的分支,最后會到達一個葉子節(jié)點.這個過程就是利用決策樹進行分類的過程,利用幾個變量（每個變量對應一個問題）來判斷所屬的類別（最后每個葉子會對應一個類別）.例如,　　假如負責借貸的銀行官員利用上面這棵決策樹來決定支持哪些貸款和拒絕哪些貸款,那么他就可以用貸款申請表來運行這棵決策樹,用決策樹來判斷風險的大小.“年收入>￥40,00”和“高負債”的用戶被認為是“高風險”,同時“收入5年”的申請,則被認為“低風險”而建議貸款給他/她.　　數(shù)據(jù)挖掘中決策樹是一種經(jīng)常要用到的技術,可以用于分析數(shù)據(jù),同樣也可以用來作預測（就像上面的銀行官員用他來預測貸款風險）.常用的算法有chaid、 cart、id3、c4.5、 quest 和c5.0.　　建立決策樹的過程,即樹的生長過程是不斷的把數(shù)據(jù)進行切分的過程,每次切分對應一個問題,也對應著一個節(jié)點.對每個切分都要求分成的組之間的“差異”最大.　　對決策樹算法的研究開發(fā)主要以國外為主,現(xiàn)有的涉及決策樹算法的軟件有see5、weka、spss等,在國內也有不少人開展了對決策樹算法的構建及應用研究,如中國測繪科學研究院在原有c5.0算法的基礎上進行了算法重構,將其用于地表覆蓋遙感影像分類中.

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