变量,分类下哪些变量是主要的影响因素？

,常常要涉及这样的问题:从实际问题中提取数据,并从数据中提炼一组数据规则,以支持知识推理实现智能的功能。知识规则一般以“原因—结果”形式表示。一般地,获取知识规则可以通过样本集x1k决策树的应用范围,x2k,?,xnk,ykk=1,2,?,m,建模实现。由于推理结果是有限个,即y的取值是有限的,所以这样的建模属于分类问题。利用神经网络可以实现分类问题建模,但当影响因素变量xi的个数较大时,建模后的知识规则不易表示,特别地,当默写变量xi的取值缺失时,即使神经网络具有容错性,也会在一定程度上影响分类结果的不确定性。实际应用中,决定分类结果可能只是几个主要影响因素取值,不依赖全部因素变量,因此,知识规则的提取,可以转换为这样的问题:某一分类下哪些变量是主要的影响因素,这些主要影响因素与分类结果的因素规则表示如何获取?决策树就是解决这些问题的方法之一。(一个样本数据也可以称为实例)为基础的一种归纳学****算法,它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据(概念)中推理出决策树表示形式的分类规则。假设这里的样本数据应该能够用“属性—结论”。决策时是一个可以自动对数据进行分类的树形结构,是树形结构的知识表示,可以直接转换为分类规则。 #

它能被看做基于属性的预测模型,树的根节点是整个数据集空间,每个分结点对应一个分裂问题,它是对某个单一变量的测试,该测试将数据集合空间分割成两个或更多数据块,每个叶结点是带有分类结果的数据分割。决策树算法主要针对“以离散型变量作为属性类型进行分类”的学****方法。对于连续性变量决策树的应用范围,必须被离散化才能被学****和分类。基于决策树的决策算法的最大的有点就在于它在学****过程中不需要了解很多的背景知识,只从样本数据及提供的信息就能够产生一颗决策树,通过树结点的分叉判别可以使某一分类问题仅与主要的树结点对应的变量属性取值相关,即不需要全部变量取值来判别对应的范类。,儿叶结点就是学****划分的类别或结论,内部结点的属性称为测试属性或分裂属性。当通过一组样本数据集的学****产生了一颗决策树之后,就可以对一组新的未知数据进行分类。使用决策树对数据进行分类的时候,采用自顶向下的递归方法,对决策树内部结点进行属性值的判断比较并根据不同的属性值决定走向哪一条分支,在叶节点处就得到了新数据的类别或结论。从上面的描述可以看出从根结点到叶结点的一条路径对应着一条合取规则,,可以将决策树分为以下几种:(1)当决策树的每一个内部结点都只包含一个属性时,称为单变量决策树;当决策树存在包含多个变量的内部结点时,称为多变量决策树。 #

(2)根据测试属性的不同属性值的个数,可能使得每一个内部结点有两个或者是多个分支,如果每一个内部结点只有两个分支则称之为二叉树决策。(3)分类结果可能是两类也可能是多类,二叉树决策的分类结果只能有两类,股也称之为布尔决策树。。它是最早的决策树学****算法。后来的许多决策树算法都可以看作是CLS学****算法的改进与更新。CLS的算法的思想就是从一个空的决策出发,根据样本数据不断增加新的分支结点,直到产生的决策树能够正确地将样本数据分类为止。CLS算法的步骤如下:(1)令决策树T的初始状态只含有一个树根(X,Q),其中X是全体样本数据的集合,Q是全体测试属性的集合。(2)如果T中所有叶结点(X',Q‘)都有如下状态:或者X'中的样本数据都是属于同一个类,或者Q‘为空,则停止执行学****算法,学****的结果为T。(3)否则,选择一个不具有(2)所描述状态的叶节点(X',Q‘).(4)对于Q‘,按照一定规则选取属性b∈Q‘,设X'被b的不同取值分为m个不同的子集X',1≤i≤m,从(X',Q‘)伸出m个分支,每个分支代表属性b的一个不同取值,从而形成m个新的叶结点(X',Q‘-b),1≤i≤m。 #

(5)转(2)。在算法步骤(4)中,并没有明确地说明按照怎样的规则来选取测试属性,所以CLS有很大的改进空间,而后来很多的决策树学****算法都是采取了各种各样的规则和标准来选取测试属性,所以说后来的各种决策树学****算法都是CLS学****算法的改进。,主张用数学方法度量和研究信息,提出了以下的一些概念。决策树学****算法是以信息熵为基础的,这些概念将有助于理解后续的算法。(1)自信息量:在收到ai之前,接收者对信源发出ai的不确定性定义为信息符号ai的自信息量Iai=-,其中pai是取值为ai的概率。自信息量反映了接收ai的不确定性 #