机器学习算法面试—口述（4）：决策树

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这个系列是为了应对找工作面试时面试官问的算法问题，所以只是也谢算法的简要介绍，后期会陆续补充关于此

算法的常见面问题！

决策树是一种依托于策略抉择而建立起来的树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知，预测和分类未来。

决策树的建立是不断的使用数据的特征将数据分类的过程，主要的问题在于如何选择划分的特征；

常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART等；其中ID3使用的是信息熵增益选大的方法划分数据，C4.5是使用增益率选大的方法划分数据，CART使用的是基尼指数选小的划分方法；

ID3：

该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性，而在很多情况下取值较多的属性并不总是最重要的属性。而且ID3算法不能处理具有连续值的属性，也不能处理具有缺失数据的属性。

  具体怎么算可以看一个例子：http://wenku.baidu.com/link?url=V_-Eh4p8UVaV93xT2MKUlbDVT1k1b9khZNa1hJOb1Fx0mNTDaLYLNqs4Chlz5nErVTtRG7V60RzPggzuZk26gyocFYXbliZhZ7VjDFqjfHe

C4.5：

  使用的是增益率的划分方法，是ID3的一个改进，具有较高的准确率且可以处理连续属性。在构造树的过程中进行剪枝，使用的是悲观剪枝法（使用错误率来评估）！在构造树的过程中需要对树进行多次顺序扫描和排序，因此效率比较低，并且C4.5只适用于能够滞留于内存的数据集。

具体怎么算可以看一个例子：http://blog.csdn.net/xuxurui007/article/details/18045943

    关于树的剪枝，可以参考：http://blog.csdn.net/woshizhouxiang/article/details/17679015

CART：

    使用基尼指数的划分准则；通过在每个步骤最大限度降低不纯洁度，CART能够处理孤立点以及能够对空缺值进行处理。

    树划分的终止条件：1、节点达到完全纯度； 2、树的深度达到用户所要深度

      3、节点中样本的数量属于用户指定的个数；

    树的剪枝方法是代价复杂性的剪枝方法；

    具体见：http://blog.csdn.net/tianguokaka/article/details/9018933

机器学习算法面试—口述（4）：决策树

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原文地址：http://blog.csdn.net/xwchao2014/article/details/47979167