12、决策树分类器的优化公式

决策树分类器的优化公式

在数据挖掘和机器学习领域，决策树是一种常用的分类算法。然而，传统的决策树算法在处理大规模数据集时，往往难以在短时间内实现优化。本文将介绍一种优化的决策树分类器公式，通过并行策略和一系列优化步骤，提高决策树的性能。

1. 顺序决策树分类算法

大多数现有的基于归纳的决策树分类算法，如 C4.5、ID3 和 CART，都使用 Hunt 方法作为基本算法。但这些算法在需要短时间内分析大型数据集的应用中，大多难以实现优化。Hunt 方法构建决策树的递归描述如下：

算法 1. Hunt 方法

输入: 
    包含 n 个示例的训练集 T {T1, T2, ... Tn}，
    类别 {c1, c2, ... ck}，
    属性 {A1, A2, ... Am}，属性具有一个或多个互斥的结果 {O1, O2, ... Op}
输出: 
    具有节点 N1, N2, ... 的决策树 D
情况 1:
    如果 {T1, T2, ... Tn} 属于单个类别 cj，则
        D ← 标识类别 cj 的叶节点
情况 2:
    如果 {T1, T2, ... Tn} 属于混合类别，则
        将 T 拆分为属性 - 类别表 Si
        对于每个 i = 1 到 m 执行
            对于每个 j = 1 到 p 执行
                为 Ai 的每个值分离 Si
                使用熵、基尼指数或分类误差计算不纯度程度
                计算每个