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1.       分類

1.1   定義：通過學習得到一個目標函數f，把每個屬性集x映射到一個預先定義的類標號y。

狹隘地說，有大量數據，預先知道所有的類型，但無法分類，通過將數據的多個屬性維度來推測每條數據項屬于哪個類型。(男,高,瘦,帥) -> 極品帥哥，(男,矮,胖,丑) -> 猥瑣男。

嚴格來說，“分類”可以用于描述性建模和預測性建模。

1.2   應用場景

適合預測或描述二元或標稱的，對于序數分類，分類技術不太有效，其他形式的聯系會被忽略。（復習：標稱的，=和≠，教師和工人；序數的，<和>，收入高和收入低）

例如，前幾天看的一個科學研究，個人認為不適合用分類來做。科學家找來志愿者，按臀圍大小分為兩組做智商測試，發現臀圍大的明顯比臀圍小的智商測試結果高。于是得出結論，臀圍大的智商高。我認為，這就是最明顯的一個錯誤，智商高低是序數分類，不能用分類方法來做。它隱藏了一些內在聯系，例如智商高的相對來說愛學習、坐辦公室、少運動導致肥胖、臀圍大。而不是你把臀圍搞大就一定能智商高！

1.3   實現方法

訓練數據 -> 學習模型 -> 模型 -> 應用模型 -> 校驗數據

簡單說就是先訓練，得出結論再校驗。分類方法包括決策樹分類法、基于規則的分類法、神經網絡、支持向量機和樸素貝葉斯分類法。

模型準確率 = 正確預測數 / 總數

2.       決策樹分類

2.1   定義

圖2-1

如上圖，通過提出一系列精心構思的問題，可以解決分類問題，每當一個問題得到答案，后續問題將隨之解決。

根節點、內部節點都是非終結點，是屬性測試條件。葉節點也是終結點，是分類結果。

2.2   建立決策樹

Hunt算法，是許多決策樹算法的基礎，包括ID3，C4.5，CART。

訓練數據集，(Tid, 有房者, 婚姻狀況, 年收入, 拖欠貸款)，具體數據見《數據挖掘導論》P94。

大量數據是不拖欠貸款的，所以選取類標號，“拖欠貸款=否”。然后選擇測試條件“有房者”。接下來，再看生成數種，哪個葉子節點是無法確定到類標號的，無法確定的遞歸調用如上步驟，選取測試條件“婚姻狀況”，然后是“年收入”。一棵決策樹建立好了，為何按照這樣的順序？后邊解釋。

測試條件，可以是二元的（男，女），標稱的（單身、已婚、離異），序數的（S號，M號，L號，XL號，分類結果不能是序數的，但是測試條件可以是序數的），連續的（工資是連續屬性）。

2.3   選擇最佳的劃分度量

p(i|t)表示給定節點t中屬于類i的記錄所占的比例，有時候省略t，直接用pi表示。這里介紹不純性（我稱它為區分度，數字越小，區分度越大）度量的一種方法，c是類的個數，

2.3.1          二元屬性劃分

劃分A，結點N1，類C0，4個，類C1，3個；結點N2，類C0，2個，類C1，3個。

Gini(1) = 1-(4/7)²-(3/7)² = 24/49

Gini(2) = 1-(2/5)²-(3/5)² = 12/25

加權Gini = Gini(1) * 7/12 + Gini(2) * 5/12 = 0.486

劃分B，同理得到Gini=0.371，由此說明劃分B更好。

2.3.2          標稱屬性劃分

與二元屬性（一個屬性，屬性值多元）劃分衡量方法相同，有三元或多元（一個屬性，屬性值多元）的情況，根據計算Gini來決定如何劃分（可以劃分為多路劃分，不局限于兩路劃分）。

2.3.3          連續屬性劃分

把訓練集中每一項都作為一個“<=測試條件”，列出每一個結點下的C0數量和C1數量，計算每一個點的Gini。而事實上，不用每一個點都計算。如《數據挖掘導論》P100中，60,70,75連續且類標號相同，120,125,220連續且類標號相同，所以劃分點選取不能切斷他們，所以這幾個點不用計算Gini值。

2.4   決策樹歸納特點

會有重復的數據碎片，即存在相同兩棵子樹，如圖2-1。

目前為止，每個測試條件只包含一個屬性，對于x1+x2<1，也是可以允許的，稱為斜決策樹。