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决策树学习演示课件
(44张)
•决策树基本概念与原理
•数据准备与预处理
CATALOGUE•决策树模型构建与优化
•剪枝策略与防止过拟合措施
目录•模型评估与性能度量指标
•案例实战：使用决策树解决分类问题
•总结回顾与拓展延伸
01
决策树基本概念与原理
决策树定义及作用
决策树定义
决策树是一种基于树形结构的分
类与回归方法，通过对特征进行
递归地选择最优划分，构建一棵
树来模拟人类的决策过程。
决策树作用
决策树具有直观、易于理解和解
释的特点，能够处理非线性关系，
对缺失值和异常值不敏感，可用
于分类和回归问题。
构造决策树的核心思想
特征选择树的剪枝
选择对训练数据具有分类能力的特征，对生成的决策树进行剪枝，去除一些
通过计算特征的信息增益、增益率、过于复杂的子树或叶节点，以降低过
基尼指数等指标来评估特征的优劣。拟合风险。
树的生成
从根节点开始，递归地选择最优特征
进行划分，直到满足停止条件（如达
到最大深度、节点样本数少于阈值
等）。
常见决策树算法介绍
ID3算法CART算法
采用信息增益作为特征选择标
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