Conocimientos sobre árboles de decisión en minería de datos
En la minería de datos, hay muchos algoritmos que debemos aprender, como los algoritmos de árbol de decisión. En la minería de datos, los árboles de decisión pueden ayudarnos a resolver más problemas. Por supuesto, hay muchos conceptos sobre los árboles de decisión, por lo que necesitamos aprender más y resumir más para que podamos aprender y aprender el conocimiento de la minería de datos. En este artículo, nos centraremos en presentarle los conocimientos relevantes sobre la decisión. árboles. .
1. Algoritmo de árbol de decisión
El algoritmo de árbol de decisión utiliza una estructura de árbol para representar los resultados de la clasificación de datos. Generalmente, un árbol de decisión contiene un nodo raíz, varios nodos internos y varios nodos hoja. Los nodos hoja corresponden a los resultados de la decisión y cada uno de los demás nodos corresponde a una prueba de atributos; el conjunto de muestras contenido en cada nodo se divide en subnodos de acuerdo con los resultados de la prueba de atributos; el nodo raíz contiene el conjunto completo de muestras; , from La ruta desde el nodo raíz a cada nodo hoja corresponde a una secuencia de prueba de decisión. El propósito del aprendizaje de árboles de decisión es producir un árbol de decisión con una fuerte capacidad de generalización, es decir, la capacidad de manejar ejemplos invisibles. Estas son las estructuras del algoritmo del árbol de decisión.
2. Principio del árbol de decisión
En términos generales, el algoritmo básico de inducción del árbol de decisión es el algoritmo codicioso, que construye el árbol de decisión de forma recursiva de arriba a abajo. El algoritmo codicioso adopta la elección óptima en el estado actual en cada paso de selección. En el proceso de generación del árbol de decisión, la clave es la selección de particiones, es decir, la medición de la selección de atributos. A través de la métrica de selección de atributos se seleccionan los atributos que mejor clasifican las muestras. Esto puede facilitar la división de los atributos de los datos y luego el siguiente paso es la poda de árboles. En el aprendizaje de árboles de decisión, para clasificar las muestras de entrenamiento con la mayor precisión posible, el proceso de división de nodos se repetirá continuamente, de modo que los árboles de decisión se puedan utilizar para resolver muchos problemas. La clasificación es un método de aplicación en la minería de datos, y el árbol de decisiones es un método de clasificación típico y comúnmente utilizado, y durante mucho tiempo se ha demostrado que la tecnología de árboles de decisiones es un método eficaz para utilizar computadoras para simular la toma de decisiones humana.
3. Estado actual de los árboles de decisión
Con el rápido desarrollo de la tecnología de la información y la informática en los últimos años, los árboles de decisión, como uno de los métodos importantes, han atraído cada vez más atención. En cuanto a su potencial en inteligencia artificial y su integración con cada vez más tecnologías nuevas, se puede observar que los árboles de decisión se utilizan desde hace mucho tiempo en la minería de datos e incluso en el análisis de datos, por lo que los árboles de decisión siguen siendo clásicos.
En este artículo le presentamos el conocimiento sobre los árboles de decisión en la minería de datos. Cuando aprenda el concepto de árboles de decisión, la estructura de los árboles de decisión y los principios de los árboles de decisión, podrá dominar los árboles de decisión. conocimientos básicos. Sin embargo, si desea aprender a extraer datos, aún necesita adquirir más conocimientos. Espero que este artículo pueda ayudar a todos.