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决策树算法.docx

决策树算法:顾名思义,以二分类问题为例,即利用自变量构造一颗二叉树,将目标变量区分出来,所有决策树算法的关键点如下:1分裂属性的选择。即选择哪个自变量作为树叉,也就是在n个自变量中,优先选择哪个自变量进行分叉。而采用何种计算方式选择树叉,决定了决策树算法的类型,即ID3、4.5、CART三种决策树算法选择树叉的方式是不一样的,后文详细描述。2树剪枝。即在构建树叉时,由于数据中的噪声和离群点,许多分支反映的是训练数据中的异常,而树剪枝则是处理这种过分拟合的数据问题,常用的剪枝方法为先剪枝和后剪枝。后文详细描述。为了描述方便,本文采用评价电信服务保障中的满意度预警专题来解释决策树算法,即假如我家办了电信的宽带,有一天宽带不能上网了,于是我打电话给电信报修,然后电信派相关人员进行维修,修好以后电信的回访专员询问我对这次修理障碍的过程是否满意,我会给我对这次修理障碍给出相应评价,满意或者不满意。根据历史数据可以建立满意度预警模型,建模的目的就是为了预测哪些用户会给出不满意的评价。目标变量为二分类变量:满意(记为0)和不满意(记为1)。自变量为根据修理障碍过程产生的数据,如障碍类

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