决策树标签怎么分成10类

发布网友发布时间：2022-04-22 15:35

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热心网友时间：2023-10-20 05:25

决策树标签分成10类的方法是：使用决策树构建然后对决策树进行节点分割来分为10类

步骤1：将所有的数据看成是一个节点，进入步骤2。

步骤2：从所有的数据特征中挑选一个最优数据特征对节点进行分割，使得分割后的子集有一个在当前条件下最好的分类，进入步骤3。

步骤3：生成若干孩子节点，对每一个孩子节点进行判断，如果满足停止*的条件，进入步骤4否则，进入步骤2。

步骤4：设置该节点是子节点，其输出的结果为该节点数量占比最大的类别。

决策树的特点是：

优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。

缺点：可能会产生过度匹配的问题（需要剪枝）。适用数据类型：数值型和标称型。

决策树在对中间节点进行*的时候，是选择最优*结果的属性进行*，决策树使用信息增益或者信息增益率作为选择属性的依据。

信息增益表示划分数据前后信息发生的变化，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。