25、机器学习中的决策树与集成模型及朴素贝叶斯方法

机器学习中的决策树与集成模型及朴素贝叶斯方法

在机器学习领域，决策树和集成模型是非常重要的算法，它们在分类和回归问题中有着广泛的应用。同时，朴素贝叶斯方法作为一种基于概率模型的算法，也在文本分类等领域展现出强大的能力。下面我们将详细介绍这些算法。

1. 决策树模型

决策树是一种直观且易于解释的模型，它通过对数据的属性进行划分，构建出一个树形结构来进行分类或回归。常见的决策树算法有CART和CHAID。

1.1 CART（Classification and Regression Tree）

CART是一种基于回归树的方法，它使用关于均值的平方偏差之和（残差平方和）作为节点不纯度的度量。在分类问题中，Gini指数是更合适的不纯度度量选择。

CART算法的伪代码如下 ：
1. 从根节点开始算法。
2. 对于每个属性X，找到使两个子节点的残差平方和（RSS）最小的子集S，并选择给出最大信息增益的分割。
3. 检查不纯度的相对减少是否低于规定的阈值。
4. 如果是，停止分割；否则，重复步骤2。

使用rpart函数构建CART模型的示例代码 ：

CARTModel <- rpart(ProductChoice ~ IncomeClass + CustomerPropensity 
+ LastPurchaseDuration + MembershipPoints, data = train)
summary(CARTModel)