��x�� — Sun, 25 Sep 2011 05:49:00 GMT

转蝲��h��明出�?http://www.aygfsteel.com/fireflyk/archive/2011/09/25/359447.html

1. 分类

1.1 定义�Q�通过学习得到一个目标函�?/span>f�Q�把每个属性集x映射��C��个预先定义的�c�L��?/span>y�?/span>

狭隘地说�Q�有大量数据�Q?strong>预先知道所有的�c�d��Q�但无法分类�Q�通过��数据的多个属性维度来推测每条数据��属于哪个类型�?/span>(�?/span>,�?/span>,�?/span>,�?/span>) -> 极品帅哥�Q?/span>(�?/span>,�?/span>,�?/span>,�?/span>) -> 猥琐甗��?/span>

严格来说�Q?#8220;分类”可以用于描述性徏模和预测性徏模�?/span>

1.2 应用场景

适合预测或描�q�C��元或标称的，对于序数分类�Q�分�c�L��术不太有效，其他形式的联�p�M��被忽略。（复习�Q�标�U�的�Q?/span>=�?/span>≠�Q�教师和工�h�Q�序数的�Q?lt;�?gt;�Q�收入高和收入低�Q?/span>

例如�Q�前几天看的一个科学研�IӞ��个�h认�ؓ不适合用分�c�L��做。科学家找来志愿者，按臀围大��分��Z��l�做智商��试�Q�发现臀围大的明显比臀围小的智商测试结果高。于是得出结论，臀围大的智商高。我认�ؓ�Q�这��是最明显的一个错误，智商高低是序数分�c�，不能用分�c�L��法来做。它隐藏了一些内在联�p�，例如智商高的相对来说爱学习、坐办公室、少�q�动��D��肥胖、臀围大。而不是你把臀围搞大就一定能智商高！

1.3 实现�Ҏ��

训练数据 -> 学习模型 -> 模型 -> 应用模型 -> 校验数据

��单说��是先训�l�，得出�l�论再校验。分�c�L��法包括决�{�树分类法、基于规则的分类法、神�l�网�l�、支持向量机和朴素贝叶斯分类法�?/span>

模型准确�?/span> = 正确预测�?/span> / ��L��

2. 决策树分�c?/span>

2.1 定义

�?/span>2-1

如上图，通过提出一�p�d��_�ֿ�构思的问题�Q�可以解军_��c�问题，每当一个问题得到答案，后箋问题��随之解冟�?/span>

根节炏V��内部节炚w��是非�l�结点，是属性测试条件。叶节点也是�l�结点，是分�cȝ��果�?/span>

2.2 建立决策�?/span>

Hunt��法�Q�是许多决策树算法的基础�Q�包�?/span>ID3�Q?/span>C4.5�Q?/span>CART�?/span>

训练数据集，(Tid, 有房�?/span>, 婚姻状况, �q�收�?/span>, 拖欠��h��)�Q�具体数据见《数据挖掘导论�?/span>P94�?/span>

大量数据是不拖欠��h��的，所以选取�c�L��P��“拖欠��h��=�?#8221;。然后选择��试条�g“有房�?#8221;。接下来�Q�再看生成数�U�，哪个叶子节点是无法确定到�c�L��L��Q�无法确定的递归调用如上步骤�Q�选取��试条�g“婚姻状况”�Q�然后是“�q�收�?#8221;。一��决�{�树建立好了�Q��ؓ何按照这��L��序�Q�后边解释�?/span>

��试条�g�Q�可以是二元的（��P��奻I��Q�标�U�的�Q�单�w�、已婚、离异）�Q�序数的�Q?/span>S��P��M��P��L��P��XL��P��分类�l�果不能是序数的�Q�但是测试条件可以是序数的）�Q�连�l�的�Q�工资是�q�箋属性）�?/span>

2.3 选择最佳的划分度量

p(i|t)表示�l�定节点t中属于类i的记录所占的比例�Q�有时候省�?/span>t�Q�直接用pi表示。这里介�l�不�U�性（我称它�ؓ区分度，数字��小�Q�区分度��大�Q�度量的一�U�方法，c是类的个敎ͼ�

2.3.1 二元属性划�?/span>

划分A�Q�结�?/span>N1�Q�类C0�Q?/span>4个，�c?/span>C1�Q?/span>3个；�l�点N2�Q�类C0�Q?/span>2个，�c?/span>C1�Q?/span>3个�?/span>

	N1	N2
C0	4	2
C1	3	3

Gini(1) = 1-(4/7)²-(3/7)² = 24/49

Gini(2) = 1-(2/5)²-(3/5)² = 12/25

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

划分B�Q�同理得�?/span>Gini=0.371�Q�由此说明划�?/span>B更好�?/span>

	N1	N2
C0	1	2
C1	4	5

2.3.2 标称属性划�?/span>

与二元属性（一个属性，属性值多元）划分衡量�Ҏ��相同�Q�有三元或多元（一个属性，属性值多元）的情况，�Ҏ��计算Gini来决定如何划分（可以划分为多路划分，不局限于两�\划分�Q��?/span>

2.3.3 �q�箋属性划�?/span>

把训�l�集中每一��w��作�ؓ一�?#8220;<=��试条�g”�Q�列出每一个结点下�?/span>C0数量�?/span>C1数量�Q�计��每一个点�?/span>Gini。而事实上�Q�不用每一个点都计��。如《数据挖掘导论�?/span>P100中，60,70,75�q�箋且类标号相同�Q?/span>120,125,220�q�箋且类标号相同�Q�所以划分点选取不能切断他们�Q�所以这几个点不用计��?/span>Gini倹{�?/span>

2.4 决策树归�U�特�?/span>

会有重复的数据碎片，卛_��在相同两��子树，如图2-1�?/span>

目前为止�Q�每个测试条件只包含一个属性，对于x1+x2<1�Q�也是可以允许的�Q�称为斜决策树�?/span>

��x�� 2011-09-25 13:49 发表评论

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