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数据挖掘中的决策树

转载 2019-06-04 16:57:48
标签: 数据挖掘

我们可以这么说,如今我们所处的时代就是大数据时代,我们在大数据时代力争做到从数据中获得有用的知识以便于在未来的生活中加以运用,这就离不开数据挖掘技术。所谓数据挖掘并不是挖掘大量的数据,而是挖掘有用的数据,就像挖矿一样,我们必须找到一个我们需要的数据,这就用到了决策树的知识。

1.决策树的现状

现如今,企业也开始渐渐的使用数据挖掘的技术,通过相关的数据分析可以降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等。而数据挖掘中的技术也有很多,比如聚类分析,比如决策树。一般来说,如何挖掘数据的价值,以及分析数据产生的相关影响,主要通过统计方法,运用机器学习算法。针对目标用大量的样本进行训练和学习,直到确认较为合理的分析模型。决策树是机器学习算法中的一个基本方法,用于处理分类问题,下面我们就给大家讲述一下决策树的知识。

2.决策树的概念

决策树就是一种从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则方法。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。因此从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则,整棵决策树就对应着一组表达式规则。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称为决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

3.决策树算法的步骤

决策树算法分为两个步骤:一是树的生成,开始时所有的数据都在根结点、然后递归进行数据分片;二是树的修剪,就是去掉一些可能是噪音或者异常的数据。而这些步骤中的每一个步骤都是十分重要的,我们在使用决策树做数据挖掘的时候一定不能忽视这些问题。

这篇文章我们为大家介绍了关于数据挖掘中的决策树的知识。在数据挖掘中,决策树是一个十分重要的知识体系,同时也是不能忽视的知识,希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和学习数据挖掘。


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