大数据决策树算法数据挖掘分类算法之决策树

1Hunt Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统用于学习单个概念.21979年J.R.Quinlan给出ID3算法并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化使其成为决策树学习算法的典型.3Schlimmer和Fisher于1986年对ID3进行改造在每个可能的决策树节点创建缓冲区使决策树可以递增式生成得到ID4算法.41988年Utgoff在ID4基础上提出了ID5学习算法进一步提高了效率.1993年Quinlan进一步发展了ID3算法改进成C4.5算法.5另一类决策树算法为CART与C4.5不同的是CART的决策树由二元逻辑问题生成每个树节点只有两个分枝分别包括学习实例的正例与反例.假定公司收集了左表数据那么对于任意给定的客人测试样例你能帮助公司将这位客人归类吗即你能预测这位客人是属于买计算机的那一类还是属于不买计算机的那一类又你需要多少有关这位客人的信息才能回答这个问题决策树中最上面的结点称为根结点.是整个决策树的开始.每个分支是一个新的决策