决策树模型，请问使用决策树构建模型前是否需要单因素分析有统计学意义的变量

来源：整理时间：2023-08-19 17:38:19 编辑：智能门户手机版

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1，请问使用决策树构建模型前是否需要单因素分析有统计学意义的变量
2，决策树分类的原理
3，决策树算法是哪个学科要学的内容啊
4，svms 和 random forests是什么算法
5，一个分类问题当使用逻辑回归模型与决策树模型时特征分别要做
6，Drools70如何实现决策树

1，请问使用决策树构建模型前是否需要单因素分析有统计学意义的变量

一般来来说，在使用机器学习训练模型之前需要做特征工程，特种工自程的主要工作就是筛选和构造和因变量相关的自变量，同时消除相关的自变量，以免出2113现共线性，用5261的方法主要有单因素，还有多因素等方法。如4102果你用决策树的话，有个方便的是决策树本身可以筛选重要特征，所以，1653也可以不用的。

似然比检验原本就和系数的检验没关系的我替别人做这类数据分析蛮多的

请问使用决策树构建模型前是否需要单因素分析有统计学意义的变量

2，决策树分类的原理

决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。如果不考虑效率等，那么样本所有特征的判断级联起来终会将某一个样本分到一个类终止块上。实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具有决定性作用的特征，根据其决定性程度来构造一个倒立的树--决定性作用最大的那个特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一类。所以，构造决策树的过程本质上就是根据数据特征将数据集分类的递归过程，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。

决策树分类的原理

3，决策树算法是哪个学科要学的内容啊

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。

决策树主要的算法有id3、c4.5等，具体的程序你可以到csdn上下载，可以到图书馆看一些相关的简介。

决策树算法是哪个学科要学的内容啊

4，svms 和 random forests是什么算法

支持向量机 (SVM，support vector machine)是 Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出来的，是近年来机器学习研究的一项重大成果。支持向量机的基本思想是，寻找一个最优超平面使它的分类间隙最大，对线性问题即寻找最优分类线，对非线性问题，则通过一个选定的变换函数将输入的特征向量由低维的原始空间映射到高维空间，转化为某个高维空间中的线性问题，然后在高维空间构造一个最优分类超平面实现两类分类。它建立在结构风险最小化原则基础之上，具有很强的学习能力和泛化性能，能够较好地解决小样本、高维数、非线性、局部极小等问题，可以有效地进行分类、回归、密度估计等。由于这些优点，其得到了全面深入的发展，现已成为机器学习和数据挖掘领域的标准工具。　　Random Forest(s)，随机森林，又叫Random Trees[2][3]，是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型，天然可以作为快速且有效的多类分类模型。如下图所示，RF中的每一棵决策树由众多split和node组成：split通过输入的test取值指引输出的走向（左或右）；node为叶节点，决定单棵决策树的最终输出，在分类问题中为类属的概率分布或最大概率类属，在回归问题中为函数取值。整个RT的输出由众多决策树共同决定，argmax或者avg。

同问。。。

5，一个分类问题当使用逻辑回归模型与决策树模型时特征分别要做

线性回归，是统计学领域的方法，用的时候需要关注假设条件是否满足、模型拟合是否达标，参数是否显著，自变量之间是否存在多重共线性等等问题因为统计学是一个过程导向的，需要每一步都要满足相应的数学逻辑。下面讲讲我对线性回归的体会（只讲体会，原理的内容就不多说了，因为不难，而且网上相应资料很多！～）：1、linear regression 是最原始的回归，用来做数值类型的回归（有点绕，是为了区别“分类”），比如你可以利用它构建模型，输入你现在的体重、每天卡路里的摄入量、每天运动量等，预测你一个月的体重会是多少，从模型的summary中，查看模型对数据解释了多少，哪些自变量在影响你体重变化中更重要（事先对变量做了standardize），还可以看出在其它自变量不变的适合，其中一个自变量每变化1%，你的体重会变化多少（事先对自变量没做standardize）。当问题是线性，或者偏向线性，假设条件又都满足（很难），又做好了数据预处理（工作量可能很大）时，线性回归算法的表现是挺不错的，而且在对模型很容易解释！但是，当问题不是线性问题时，普通线性回归算法就表现不太好了。2、曲线回归，我更喜欢称之为“多项式回归”，是为了让弥补普通线性回归不擅长处理非线性问题而设计的，它给自变量加上一些适合当前问题的非线性特征（比如指数等等），让模型可以更好地拟合当前非线性问题。虽然有一些方法来帮助判断如何选择非线性特征，可以保证模型更优秀。但动手实践过的人，都知道，那有点纸上谈兵了，效果不好，而且有些非线性很难简单地表示出来！！3、logistic regression，我感觉它应该属于机器学习领域的方法了（当你不去纠结那些繁琐的假设条件时），它主要是用来分析当因变量是分类变量的情况，且由于本身带有一丝的非线性特征，所以在处理非线性问题时，模型表现的也挺好（要用好它，需要做好数据预处理工作，把数据打磨得十分“漂亮”）。十分喜欢用它来做数据挖掘，原因是算法本身表现良好，而且对模型的输出结果容易解释（领导们都听得懂），不像其它高端的机器学习算法，比如Multiboost、SVM等，虽然很善于处理非线性问题，对数据质量的要求也相对较低，但它们总是在黑盒子里工作，外行人根本看不懂它是怎么运行的，它的输出结果应该怎么解释！（好吧，其实内行人也很难看懂！- - ）

6，Drools70如何实现决策树

如何用R语言实现决策树C5.0模型在决策树生成模型后，将预测数据作为输入，并与生成的模型连接进行求解即可。

决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具.决策论中 (如风险管理),决策树(decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划.决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构.决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具,包括随机事件结果,资源代价和实用性.它是一个算法显示的方法.决策树经常在运筹学中使用,特别是在决策分析中,它帮助确定一个能最可能达到目标的策略.如果在实际中,决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用,一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法.决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段.　　决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法.比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断,图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树,从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子.　　决策树中最上面的节点称为根节点,是整个决策树的开始.本例中根节点是“收入>￥40,000”,对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支.　　决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关.如cart算法得到的决策树每个节点有两个分支,这种树称为二叉树.允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树.决策树的内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试.　　每个分支要么是一个新的决策节点,要么是树的结尾,称为叶子.在沿着决策树从上到下遍历的过程中,在每个节点都会遇到一个问题,对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支,最后会到达一个叶子节点.这个过程就是利用决策树进行分类的过程,利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）.例如,　　假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款,那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树,用决策树来判断风险的大小.“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”,同时“收入5年”的申请,则被认为“低风险”而建议贷款给他/她.　　数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）.常用的算法有chaid、 cart、id3、c4.5、 quest 和c5.0.　　建立决策树的过程,即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程,每次切分对应一个问题,也对应着一个节点.对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大.　　对决策树算法的研究开发主要以国外为主,现有的涉及决策树算法的软件有see5、weka、spss等,在国内也有不少人开展了对决策树算法的构建及应用研究,如中国测绘科学研究院在原有c5.0算法的基础上进行了算法重构,将其用于地表覆盖遥感影像分类中.