18、数据分类与预测方法综合解析

数据分类与预测方法综合解析

一、分类与回归树

1.1 简介

分类与回归树是一种强大的数据分析工具，可用于分类和回归任务。它通过递归分割数据空间，将数据划分为不同的子集，每个子集对应一个类别或一个数值预测。

1.2 分类树

1.2.1 递归分割

递归分割是构建分类树的核心步骤。它通过不断选择最佳的分割点，将数据空间划分为更小的子集，直到满足停止条件。例如，在“Riding Mowers”的例子中，根据不同的特征对是否购买割草机进行分类。

1.2.2 杂质度量

杂质度量用于评估每个子集的纯度。常见的杂质度量方法有基尼指数、信息熵等。杂质度量的值越小，说明子集的纯度越高。

1.2.3 树结构与新记录分类

树结构由节点和分支组成。每个内部节点对应一个特征的分割点，分支表示分割的方向，叶节点表示分类结果。对于新记录，根据其特征值沿着树的分支向下遍历，直到到达叶节点，从而确定其分类。

1.3 分类树性能评估

以“Acceptance of Personal Loan”为例，通过将数据集划分为训练集和测试集，使用测试集评估分类树的性能。常见的评估指标有准确率、召回率、F1值等。

1.4 避免过拟合

1.4.1 停止树生长

可以使用条件推理树等方法，在树的生长过程中设置停止条件，避免树过度生长。

1.4.2 剪枝

剪枝是一种后处理方法，通过删除一些不必要的节点和分支，简化树的结构，提高模型的泛化能力。 <