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决策树学习培训讲义.pptx

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文档列表 文档介绍

《人工智能》第6章学****智能体-决策树学****br/>巢文涵
******@ G1001/G931
北航计算机学院智能信息研究所
1/26/2020
1
大纲
简介
决策树学****算法
应用实例
2
决策树(Decision Tree)
决策树学****是应用最广的归纳推理算法之一
它是一种逼近离散函数的方法
学****到的函数以决策树的形式表示
主要用于分类
对噪声数据有很好的鲁棒性
能够学****析取表达
3
分类任务基本框架
4
分类应用实例
垃圾邮件过滤
信贷分析
新闻分类
人脸识别、手写体识别等
5
决策树的结构
图结构
内部节点（非树叶节点，包括根节点）
在一个属性上的测试
分枝
一个测试输出
树叶节点
类标识
6
决策树示例
分类型
分类型
连续型
类别
Refund
MarSt
TaxInc
YES
NO
NO
NO
Yes
No
Married
Single, Divorced
< 80K
> 80K
测试属性
训练数据
模型：决策树
(Refund=YES)
٧ (Refund=NO ٨ MarSt=Single,Divorced ٨ TaxInc <80K)
٧ (Refund=NO ٨ Married=NO)
7
另一棵决策树
MarSt
Refund
TaxInc
YES
NO
NO
NO
Yes
No
Married
Single, Divorced
< 80K
> 80K
相同的数据可产生多棵决策树
分类型
分类型
连续型
类别
8
决策树分类任务框架
决策树
9
决策树应用
Refund
MarSt
TaxInc
YES
NO
NO
NO
Yes
No
Married
Single, Divorced
< 80K
> 80K
测试数据
从根节点开始
10

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