用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣？ 数据挖掘算法决策树法

数据挖掘分类方法决策树可以分多类么 1.C&R 树classification and regression trees 是一种基于树的分类和预测方法，模型使用简单，易于理解（规则解释起来更简明易），该方法通过在每个步骤最大限度降低不纯洁度，使用递归分区来将训练记录分割为组。然后，可根据使用的建模方法在每个分割处自动选择最合适的预测变量。如果节点中100%的观测值都属于目标字段的一个特定类别，则该节点将被认定为“纯洁”。目标和预测变量字段可以是范围字段，也可以是分类字段；所有分割均为二元分割（即分割为两组）。分割标准用的是基尼系数(Gini Index)。2.QUEST决策树优点：运算过程比C&R 树更简单有效quick unbiased efficient statistical tree（快速无偏有效的统计树）QUEST 节点可提供用于构建决策树的二元分类法，此方法的设计目的是减少大型 C&R 决策树分析所需的处理时间，同时减小分类树方法中常见的偏向类别较多预测变量的趋势。预测变量字段可以是数字范围的，但目标字段必须是分类的。所有分割都是二元的。3.CHAID决策树优点(chi-squared automatic interaction detection，卡方自动交互检测)，通过使用卡方统计量识别最优分割来构建决策树的分类方法。转载，仅供参考。用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣？ 尝试将quora上的这翻译了下。第一次翻译，不好之处请见谅。What are the advantages of different…如何画决策树 画决策树的步骤如下：A、先画一个方框作为出发点，又称决策节点；B、从出发点向右引出若干条直线，这些直线叫做方案枝；C、在copy每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆圈称为概率分百叉点，或自然状态点；D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，称为概率分枝；E、如果问题只需要一级决策，则概率分枝末端画三角形，表示终点。例题）假设有一项工程，施工管理人员需度要决定下月是知否开工。如果开工后天气好，则可为国家创收4万元，若开工后天气坏，将给国家造成损失1万元，不开工则损失1000元。根据过去的统计资料，下月天气好的概率是0.3，天气坏的概率是0.7。请做出决策。现采用决策树方法道进行决策【解】第一步：将题意表格化第二步：画决策树图形，根据第一步所列的表格，再绘制决策树，如下图；微软数据挖掘的决策树预测用的是什么算法 我建议你问微软的工程师。sql数据库，版本不同可能会有不同基于决策树算法进行数据挖掘对数据类型的要求是什么？你是说对样本是嘛？看你用决策树来干嘛？如果是分类的话，一般进行离散化，也就是每个feature的值属于某几种，如果是。解决决策树在数据挖掘过程中的过拟合问题的主要方法是什么 1 降低树的高度2.前剪枝（增大叶子节点最少样本点个数，增大叶子节点最小系数，提高最小分裂的基尼系数。数据挖掘中决策树算法 决策树算法有很多种，比喻有ID3（利用信息增益来选择决策变量），C4.5（利用信息增益率来选择决策变量），CART，chain以及quest等，不同的决策树适用情况也不一样，有机会可以多多交流。

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