决策树数据（决策树数据分析案例）

本篇目录：

1、决策树算法需要多少数据合理2、关于数据挖掘中决策树的知识3、数据分析师进阶系列十(Sklearn)——决策树

决策树算法需要多少数据合理

构建决策树模型需要的主要参数是各个机会事件发生的概率和结局的效用值。

特征选择 ： 在于选择对训练数据具有分类能力的特征，这样可以提高决策树的学习效率。

决策树学习算法是以实例为基础的归纳学习算法，本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个也没有。

数据总结： 属性数据4个 = {天气，温度，湿度，风速} 类别2个 = {进行，取消} 类型信息熵 定义：所有样本中各种类别出现的不确定性之和，根据熵的概念，熵越大，不确定性就越大。

关于数据挖掘中决策树的知识

决策树算法主要用于数据挖掘和机器学习，数据挖掘就是从海量数据中找出规律。一个有名的例子就是啤酒和尿布的例子，这是数据挖掘的典型。

决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。

预测变量字段可以是数字范围的，但目标字段必须是分类的。所有分割都是二元的。 CHAID决策树 优点(chi-squared automatic interaction detection，卡方自动交互检测)，通过使用卡方统计量识别最优分割来构建决策树的分类方法。

决策树的生长过程本质是对训练样本的反复分组过程，决策树的各个分枝是在数据的不断分组的过程中逐渐生长出来的。

根据这三个步骤，可以确定决策树由：（1）特征选择；（2）生成方法；（3）剪枝，组成。

数据分析师进阶系列十(Sklearn)——决策树

1、选择不纯度最低的节点（就是最纯的，最容易直接分类的特征）进行分枝，决策树在分枝时，其实使用的是信息增益。

2、作为数据分析师，有需要经典的数据分析书籍需要我们仔细阅读。按照难度，可以分为三个难度：入门篇、进阶篇以及高级篇。

3、各算法在sklearn中的调用 目的：最小化平方误差 理解： 第一步选择初始质心，最基本的方法是从数据集中选择样本 X。

4、Python可以提供的这些功能，对于非专业程序员来讲，已经显得非常强大了。但对于专业程序员来说，Python最大的作用，其实也只是用来“偷懒”而已。

到此，以上就是小编对于决策树数据分析案例的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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