第4讲 决策树与链接分析.pdf

第4讲 决策树与链接分析 莫同 motong@ 上一讲回顾 • 特征与分类 – 特征 – 概念描述 – 分类 • 概率基础 – 概率基本概念 – 古典概型 – 条件概率 • 贝叶斯分类 – 贝叶斯公式 – 贝叶斯决策理论 – 朴素贝叶斯分类 – 贝叶斯网络 内容提要 1 •决策树概述 2 •建立方法 3 • 图论基础 4 •链接分析应用 内容提要 1 •决策树概述 2 •建立方法 3 • 图论基础 4 •链接分析应用 决策树概述 • 从一个游戏开始 – 两组人，一组两个人 – 屏幕上打出一种水果，你们来猜 – 猜的人不能看屏幕，但是可以问问题 – 另一个人可以看屏幕，回答猜的人的问题，但只 能回答“是”或“否” – 问问题次数少的队获胜 – 最多问10个问题 决策树概述 • 谜题1——A组 决策树概述 • 谜题2——B组 决策树概述 • 如何才能快速获胜？ – 合适的分类特征 – 快速的缩小范围 决策树概述 • 决策树示例 根节点 (root node) 路径 代表一个规 子节点 则 (child node) A Binary Decision Tree 叶节点 (leaf node) 决策树概述 • 决策树 – 提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值 这类规则的方法 – 每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的 叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在 每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题 的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶 子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过 程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来