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决策树算法

决策树算法，就像一个生活中的决策指南，通过已有的决策路径，帮助我们预测新情况下的选择。它的核心目标是根据一组标记了决策结果的数据，构建一个树状模型，用以预测未知数据的决策方向。让我们一步步地揭示这个逻辑的简单过程。

决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。

总的来说，ID3与C5算法是决策树算法的两个重要里程碑，它们以独特的视角和改进的方法，不断优化决策过程，提升预测的精度和泛化能力。通过理解这些核心概念和策略，我们能更好地驾驭决策树，解锁数据世界中的智慧。

什么是决策树

决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况。左端圆圈为树根表示决策结点；由决策结点引出的直线，形似树枝，称为条件技，每条树枝代表一个条件；中间的圆圈称为条件结点；右端的实心圆表示决策结果。

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。

决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。训练数据用于建立模型使用，即建立特征组合与标签之间的对应关系，得到这样的对应关系后（模型后），然后使用测试数据用来验证当前模型的优劣。

决策树与随机森林

1、随机森林。因为决策树是进行单一决策的，并不适合，随机森林的随机性较高，因此适合用大样本数据。森林，是以木本植物为主体的生物群落。其包括乔木林、竹林和国家特别规定灌木林地。

2、随机森林的出现主要是为了解单一决策树可能出现的很大误差和overfitting的问题。这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性和判断不准确性。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。

3、简述数据挖掘中随机森林算法的原理，优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

4、它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。

5、在没有调节任何参数的情况下，随机森林的精度为97%，比分类算法（逻辑回归、线性SVM）或单棵决策树都要好。随机森林的默认参数通常就可以给出很好的结果。输出 与单棵树相比，随机森林中有更多的特征的重要性不为0。

6、决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

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