机器学习课件3 决策树.pptVIP

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2024-08-05 发布于重庆
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机器学习课件3 决策树.ppt

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**Process(2):UsingtheModelinPredictionClassifierTestingDataUnseenData(Jeff,Professor,4)Tenured?*Issues:EvaluatingClassificationMethodsAccuracyclassifieraccuracy:predictingclasslabelpredictoraccuracy:guessingvalueofpredictedattributesSpeedtimetoconstructthemodel(trainingtime)timetousethemodel(classification/predictiontime)Robustness:handlingnoiseandmissingvaluesScalability:efficiencyindisk-residentdatabasesInterpretabilityunderstandingandinsightprovidedbythemodelOthermeasures,e.g.,goodnessofrules,suchasdecisiontreesizeorcompactnessofclassificationrules*DecisionTreesTree-basedclassifiersforinstancesrepresentedasfeature-vectors.Nodestestfeatures（每一个结点指定了对实例某个属性的测试）,thereisonebranchforeachvalueofthefeature,andleavesspecifythecategory.Canrepresentarbitraryconjunctionanddisjunction.Canrepresentanyclassificationfunctionoverdiscretefeaturevectors.从树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取，树本身对应于这些合取的析取。Canberewrittenasasetofrules,i.e.disjunctivenormalform(DNF).red?circle→posred?circle→Ablue→B;red?square→Bgreen→C;red?triangle→CcolorredbluegreenshapecirclesquaretrianglenegposposnegnegcolorredbluegreenshapecirclesquaretriangleBCABC*PropertiesofDecisionTreeLearningContinuous(real-valued)featurescanbehandledbyallowingnodestosplitarealvaluedfeatureintotworangesbasedonathreshold(e.g.length3andlength?3)Classificationtreeshavediscreteclasslabelsattheleaves,regressiontreesallowreal-valuedoutputsattheleaves.Algorithmsforfindingconsistenttreesareefficientforprocessinglargeamountsoftrainingdatafordataminingtasks.Methodsdevelopedforhandlingnoisytrainingdata(bothclassandfeaturenoise).Methodsdevelopedforhandlingmissingfeaturevalues.*Top-DownDecisionTreeInductionRecursivelybuildatreetop-do