决策树算法是什么
亲，您好，决策树算法是：一种常见的机器学习算法。决策树算法是一种常见的机器学习算法，它可以用来对数据进行分类或预测。决策树模型基于一系列的判断和决策来预测输出结果。在决策树模型中，每个节点都代表一个属性或特征，每个分支代表该属性的一个可能取值，每个叶子节点代表一个输出结果。通过对数据集进行分裂，决策树不断地对数据进行分类，最终得到一个高效的分类器。决策树算法有很多不同的变体，包括ID3、C4.5、CART等。其中，ID3算法是最早的决策树算法之一，它基于信息熵来选择最优划分属性。C4.5算法是ID3算法的改进版，它采用信息增益比来选择最优划分属性。CART算法则是一种基于基尼系数的决策树算法，它适用于分类和回归问题。决策树算法具有易于理解和解释、可处理数值型和离散型数据、能够处理多分类问题等优点。但是，决策树算法容易受到数据噪声和过拟合问题的影响，需要进行剪枝等处理。【摘要】
决策树算法是什么【提问】
亲，您好，决策树算法是：一种常见的机器学习算法。决策树算法是一种常见的机器学习算法，它可以用来对数据进行分类或预测。决策树模型基于一系列的判断和决策来预测输出结果。在决策树模型中，每个节点都代表一个属性或特征，每个分支代表该属性的一个可能取值，每个叶子节点代表一个输出结果。通过对数据集进行分裂，决策树不断地对数据进行分类，最终得到一个高效的分类器。决策树算法有很多不同的变体，包括ID3、C4.5、CART等。其中，ID3算法是最早的决策树算法之一，它基于信息熵来选择最优划分属性。C4.5算法是ID3算法的改进版，它采用信息增益比来选择最优划分属性。CART算法则是一种基于基尼系数的决策树算法，它适用于分类和回归问题。决策树算法具有易于理解和解释、可处理数值型和离散型数据、能够处理多分类问题等优点。但是，决策树算法容易受到数据噪声和过拟合问题的影响，需要进行剪枝等处理。【回答】
神经网络算法是什么【提问】
亲，神经网络算法是：一种基于生物神经系统结构和功能的人工智能算法。它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接形成神经网络。神经网络算法通过学习和训练，可以自动从数据中提取特征并进行分类或预测。神经网络算法具有很多不同的变体，包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。其中，前馈神经网络是最常见的神经网络类型之一，它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元都是单向连接的。循环神经网络与前馈神经网络类似，但是具有反馈循环连接，可以处理序列数据。卷积神经网络则适用于图像和视频等高维数据，它采用卷积操作来提取特征。【回答】
支持向量机算法？【提问】
亲，支持向量机算法：不是的哦。神经网络算法和支持向量机算法是两种不同的机器学习算法。它们都可以用于分类和回归问题，但是它们的工作原理和应用场景不同。神经网络算法是一种基于生物神经系统的人工智能算法，它由大量的人工神经元组成，可以自动从数据中提取特征并进行分类或预测。神经网络算法具有很强的非线性建模能力，可以处理复杂的非线性问题。支持向量机算法则是一种基于凸优化的分类算法，它通过寻找最优的分割超平面来实现分类。支持向量机算法具有很强的泛化能力和鲁棒性，可以处理高维数据和较小的训练集。虽然神经网络算法和支持向量机算法在一些方面有相似之处，比如它们都可以用于分类和回归问题，但是它们的工作原理和应用场景不同。在实际应用中，需要根据具体问题的特点和数据集的特征来选择合适的算法。【回答】
支持向量机算法是什么【提问】
亲，支持向量机算法是：一种基于凸优化的分类算法。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法是一种基于凸优化的分类算法，它通过寻找最优的分割超平面来实现分类。SVM算法最初是用于二分类问题，后来也被扩展到多分类和回归问题中。在SVM算法中，将数据集看作一个多维空间中的点集，将数据集分为两个部分，并找到一个使两个部分之间距离最大的超平面。超平面是一个n-1维的平面，n是数据点的维数。SVM算法通过引入核函数（Kernel Function）将数据集从低维空间映射到高维空间，使得数据在高维空间中更容易分割。SVM算法具有很强的泛化能力和鲁棒性，可以处理高维数据和较小的训练集。它适用于各种类型的问题，如文本分类、图像分类、生物信息学等。SVM算法还有一些变种，如软间隔支持向量机、核支持向量机等。【回答】
遥感图像多标签分类中精度和召回率有什么不同 举例子来说【提问】
亲，遥感图像多标签分类中精度和召回率有的不同用举例子来说具体如下：1.精度指分类器正确预测为正类别的样本数占所有预测为正类别的样本数的比例。精度的计算公式为：Precision=TPTP+FP其中，$TP$表示真正类别（True Positive）的样本数，即分类器正确预测为正类别的样本数；$FP$表示假正类别（False Positive）的样本数，即分类器错误地将负类别的样本预测为正类别的样本数。例如，假设一个遥感图像分类器要将一张图像分为“水体”、“林地”和“草地”三个类别，其中“水体”类别有100个样本，分类器正确预测了90个，“林地”类别有200个样本，分类器正确预测了180个，“草地”类别有300个样本，分类器正确预测了270个。此时，分类器的精度为：Precision=90+180+27090+10+20+180+20+30+270+30+90≈0.842.召回率指分类器正确预测为正类别的样本数占所有实际为正类别的样本数的比例。召回率的计算公式为：Recall=TPTP+FN其中，$FN$表示假负类别（False Negative）的样本数，即分类器错误地将正类别的样本预测为负类别的样本数。例如，假设一个遥感图像分类器要将一张图像分为“水体”、“林地”和“草地”三个类别，其中“水体”类别有100个样本，分类器正确预测了90个，“林地”类别有200个样本，分类器正确预测了180个，“草地”类别有300个样本，分类器正确预测了270个。此时，分类器的召回率为：Recall=90+180+270100+10+20+20+30+300+30+90≈0.873.可以看出，精度和召回率都是评估分类器性能的重要指标，但它们关注的方面不同。精度关注分类器预测的准确性，即分类器预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别；而召回率关注分类器对正类别的识别能力，即分类器能够正确识别多少实际为正类别的样本。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景，选择更为重要的指标进行优化。【回答】
这个怎么算的呀 还是不太懂【提问】
亲，以上算法的简要说明如下：1.精度是指分类器正确预测为正类别的样本数占所有预测为正类别的样本数的比例。具体而言，精度的计算公式为：$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$，其中$TP$表示真正类别（True Positive）的样本数，即分类器正确预测为正类别的样本数；$FP$表示假正类别（False Positive）的样本数，即分类器错误地将负类别的样本预测为正类别的样本数。2.召回率是指分类器正确预测为正类别的样本数占所有实际为正类别的样本数的比例。具体而言，召回率的计算公式为：$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$，其中$FN$表示假负类别（False Negative）的样本数，即分类器错误地将正类别的样本预测为负类别的样本数。【回答】
例如，假设一个遥感图像分类器要将一张图像分为“水体”、“林地”和“草地”三个类别，其中“水体”类别有100个样本，分类器正确预测了90个，“林地”类别有200个样本，分类器正确预测了180个，“草地”类别有300个样本，分类器正确预测了270个。此时，分类器的精度为：Precision=90+180+270/90+10+20+180+20+30+270+30+90≈0.84这里计算这几个除数分别代表什么啊 为什么这么多数【提问】
亲，在上述例子中，分类器将一张遥感图像分为“水体”、“林地”和“草地”三个类别。其中，“水体”类别有100个样本，分类器正确预测了90个，“林地”类别有200个样本，分类器正确预测了180个，“草地”类别有300个样本，分类器正确预测了270个。在计算精度时，分母表示所有预测为正类别的样本数，分子表示分类器正确预测为正类别的样本数。因此，分母中的各个数值代表的含义如下：90：分类器正确预测为“水体”类别的样本数10：分类器错误地将实际为“林地”类别的样本预测为“水体”类别的样本数20：分类器错误地将实际为“草地”类别的样本预测为“水体”类别的样本数180：分类器正确预测为“林地”类别的样本数20：分类器错误地将实际为“水体”类别的样本预测为“林地”类别的样本数30：分类器错误地将实际为“草地”类别的样本预测为“林地”类别的样本数270：分类器正确预测为“草地”类别的样本数30：分类器错误地将实际为“水体”类别的样本预测为“草地”类别的样本数90：分类器错误地将实际为“林地”类别的样本预测为“草地”类别的样本数因此，分母的总数为$90+10+20+180+20+30+270+30+90=720$。最终，分类器的精度为$Precision=\frac{90+180+270}{90+10+20+180+20+30+270+30+90}\approx0.84$。这意味着，分类器预测为正类别的样本中，有84%是真正的正类别。【回答】
决策树计算公式
决策树计算公式公式：H(X)=–∑P(x)log[P(x)]H(x)：表示熵 P(x)：表示x事件发生的概率。决策树法的具体计算过程：(1)画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。(2)由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。(3)计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它以损益值为依据。该方法特别适于分析比较复杂的问题。（1）决策树的构成 由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。（2）决策步骤 决策树分析法的程序主要包括以下步骤：①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。②计算每个结点的期望值，计算公式为：状态结点的期望值=Σ（损益值×概率值）×经营年限③剪枝，即进行方案的选优。方案净效果=该方案状态结点的期望值-该方案投资额
决策树法优点
决策树法优点：决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。决策树法缺点：使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；
决策树优缺点
优点:
(1)速度快: 计算量相对较小, 且容易转化成分类规则. 只要沿着树根向下一直走到叶, 沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词.
(2)准确性高: 挖掘出来的分类规则准确性高, 便于理解, 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要, 即可以生成可以理解的规则.
(3)可以处理连续和种类字段
(4)不需要任何领域知识和参数假设
(5)适合高维数据
缺点:
(1)对于各类别样本数量不一致的数据, 信息增益偏向于那些更多数值的特征
(2)容易过拟合
(3)忽略属性之间的相关性
决策树的原理及算法
决策树基本上就是把我们以前的经验总结出来。我给你准备了一个打篮球的训练集。如果我们要出门打篮球，一般会根据“天气”、“温度”、“湿度”、“刮风”这几个条件来判断，最后得到结果：去打篮球？还是不去？
上面这个图就是一棵典型的决策树。我们在做决策树的时候，会经历两个阶段：构造和剪枝。
构造就是生成一棵完整的决策树。简单来说，构造的过程就是选择什么属性作为节点的过程，那么在构造过程中，会存在三种节点：
根节点：就是树的最顶端，最开始的那个节点。在上图中，“天气”就是一个根节点；
内部节点：就是树中间的那些节点，比如说“温度”、“湿度”、“刮风”；
叶节点：就是树最底部的节点，也就是决策结果。
剪枝就是给决策树瘦身，防止过拟合。分为“预剪枝”（Pre-Pruning）和“后剪枝”（Post-Pruning）。
预剪枝是在决策树构造时就进行剪枝。方法是在构造的过程中对节点进行评估，如果对某个节点进行划分，在验证集中不能带来准确性的提升，那么对这个节点进行划分就没有意义，这时就会把当前节点作为叶节点，不对其进行划分。
后剪枝就是在生成决策树之后再进行剪枝，通常会从决策树的叶节点开始，逐层向上对每个节点进行评估。如果剪掉这个节点子树，与保留该节点子树在分类准确性上差别不大，或者剪掉该节点子树，能在验证集中带来准确性的提升，那么就可以把该节点子树进行剪枝。
1是欠拟合，3是过拟合，都会导致分类错误。
造成过拟合的原因之一就是因为训练集中样本量较小。如果决策树选择的属性过多，构造出来的决策树一定能够“完美”地把训练集中的样本分类，但是这样就会把训练集中一些数据的特点当成所有数据的特点，但这个特点不一定是全部数据的特点，这就使得这个决策树在真实的数据分类中出现错误，也就是模型的“泛化能力”差。
p(i|t) 代表了节点 t 为分类 i 的概率，其中 log2 为取以 2 为底的对数。这里我们不是来介绍公式的，而是说存在一种度量，它能帮我们反映出来这个信息的不确定度。当不确定性越大时，它所包含的信息量也就越大，信息熵也就越高。
ID3 算法计算的是信息增益，信息增益指的就是划分可以带来纯度的提高，信息熵的下降。它的计算公式，是父亲节点的信息熵减去所有子节点的信息熵。
公式中 D 是父亲节点，Di 是子节点，Gain(D,a) 中的 a 作为 D 节点的属性选择。
因为 ID3 在计算的时候，倾向于选择取值多的属性。为了避免这个问题，C4.5 采用信息增益率的方式来选择属性。信息增益率 = 信息增益 / 属性熵，具体的计算公式这里省略。
当属性有很多值的时候，相当于被划分成了许多份，虽然信息增益变大了，但是对于 C4.5 来说，属性熵也会变大，所以整体的信息增益率并不大。
ID3 构造决策树的时候，容易产生过拟合的情况。在 C4.5 中，会在决策树构造之后采用悲观剪枝（PEP），这样可以提升决策树的泛化能力。
悲观剪枝是后剪枝技术中的一种，通过递归估算每个内部节点的分类错误率，比较剪枝前后这个节点的分类错误率来决定是否对其进行剪枝。这种剪枝方法不再需要一个单独的测试数据集。
C4.5 可以处理连续属性的情况，对连续的属性进行离散化的处理。比如打篮球存在的“湿度”属性，不按照“高、中”划分，而是按照湿度值进行计算，那么湿度取什么值都有可能。该怎么选择这个阈值呢，C4.5 选择具有最高信息增益的划分所对应的阈值。
针对数据集不完整的情况，C4.5 也可以进行处理。
暂无
请你用下面的例子来模拟下决策树的流程，假设好苹果的数据如下，请用 ID3 算法来给出好苹果的决策树。
「红」的信息增益为：1「大」的信息增益为：0
因此选择「红」的作为根节点，「大」没有用，剪枝。
数据分析实战45讲.17 丨决策树（上）：要不要去打篮球？决策树来告诉你
