不同决策环境下决策树模型的研究.docx

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概论
决策树是一种常用的机器学习方法，它既可用于分类也可用于回归问题。其主要思想是利用树形结构实现决策过程。通过不断地对数据集进行划分，根据特定的评价方法找出能够最好地分类或预测的特征，从而构建出一颗从根节点开始往下逐层判定的决策树。
决策树模型通常基于某些规则进行分类或者回归。决策树与其它分类算法相比有如下优点：
* 决策树的可解释性较高，决策过程清晰；
* 决策树可以处理分类和回归任务，应用非常广泛，并且能够处理多类别问题；
* 决策树能够自动选择特征并完成特征的选择。
对于不同的决策环境和决策任务，构建的决策树模型也不同，在本文中，我们将探讨不同决策环境下决策树模型的构建和应用。
决策树模型的分类问题
在分类问题中，决策树模型可以用于离散型数据的分类问题，常见的用途有诊断系统、医学诊断、金融风险评估、信用评级等。
1. 构建决策树模型
构建决策树模型的一般流程如下：
* 选择一个合适的划分准则，如熵、基尼指数或信息增益等；
* 按照所选准则找出最优的特征，将原始数据集分成几个部分，然后对每个子集递归地实施决策树构建过程；
* 构建决策树的停止条件有以下几种：决策树的深度达到预设值、同一类别的数据集合已经全部分割完毕，无法再进行分类。
2. 决策树模型的评估
为了确定决策树的准确性，需要对决策树进行评估。最常用的评估方法是交叉验证，将数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练决策树模型，用测试集来评估模型效果。
3. 决策树模型的剪枝
在构建决策树模型时，很容易出现过拟合的情况。为了防止决策树出现过拟合，常常需要进行剪枝操作。决策树的剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种。
预剪枝即在决策树构建之前进行剪枝操作，常用的方法是限制决策树的深度、限制结点最小样本数和限制最大信息增益等。
后剪枝即在决策树构建之后进行剪枝操作，根据验证集的准确性决定哪些结点需要剪枝。
4. 决策树模型的应用
决策树模型在分类问题中的应用是比较广泛的。如在金融风险评估中，可以根据客户的信用评级构建决策树模型，进行信用评级预测，进而进行贷款决策。
在医学诊断中，可以将病历中的各项指标作为特征，构建决策树模型对疾病进行分类，辅助诊断。
在诊断系统中，可以利用决策树模型构建问答系统，帮助用户快速定位需要的信息。
决策树模型的回归问题
回归问题中，决策树模型也有较大的应用，常见的应用场景有房价预测、股票价格预测等。
1. 构建决策树模型
在回归问题中，构建决策树模型的一般流程如下：
* 根据给定的特征选择准则，选出最重要的特征；
* 将全部样本按照选定特征的大小进行排序，然后根据某个阈值将排序后的样本分成两部分，左侧部分为左子树，右侧部分为右子树；
* 对于左子树和右子树进行递归构建，直到满足某个条件退出递归。
2. 决策树模型的评估
为了获得准确的预测结果，需要对决策树模型进行评估。常用的评估方法有均方误差、平均误差等。
3. 决策树模型的剪枝
在回归问题中，同样存在过拟合的情况，在构建决策树模型时，需要考虑剪枝问题。决策树的剪枝方法同样分为预剪枝和后剪枝两种。
4. 决策树模型的应用
决策树模型在回归问题中的应用也比较广泛。如在房价预测中，可以根据客户所在区域、房子的建造年代、房子的面积等特征，构建决策树模型进行预测。
在股票价格预测中，可以根据公司的市盈率、每股收益、近期股价走势等特征，构建决策树模型进行预测。
总结
决策树模型作为一种常用的机器学习方法，其应用场景非常广泛。无论是分类问题还是回归问题，都可以采用决策树模型进行预测和分类。根据不同的决策环境、任务需求和数据组织形式，可以灵活地构建不同的决策树模型，达到预测和分类的目的。在构建决策树模型时，需要注意过拟合问题，可以采用预剪枝和后剪枝等方法来解决。