决策树算法实验报告

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划决策树算法实验报告　　实验三决策树算法实验　　一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。　　二、实验原理:决策树学习和分类.　　三、实验条件：　　四、实验内容：　　1根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。　　2要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。　　五、实验步骤：　　1、验证性实验：　　算法伪代码　　算法Decision_Tree(data,AttributeName)输入由离散值属性描述的训练

2、样本集data;候选属性集合AttributeName。　　输出一棵决策树。创建节点N；　　Ifsamples都在同一类C中then返回N作为叶节点，以类C标记；Ifattribute_list为空then　　返回N作为叶节点，以samples中最普遍的类标记；//多数表决选择attribute_list中具有最高信息增益的属性test_attribute;以test_attribute标记节点N；目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场

3、安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　Foreachtest_attribute的已知值v//划分samples；　　由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；　　IfSv为空then　　加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；　　Else加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。　　实验数据预处理　　Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。Sex：FEMAL----

4、“1”；MALE----“2”　　Region：INNERCITY----“1”；TOWN----“2”；RURAL----“3”；SUBURBAN----“4”Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3”MarriedChildrenCarMortgage　　Pep：以上五个条件，若为“是”标记为“1”，若为“否”标记为“2”。Agesexregionincomemarriedchildrencarmortgagepep　　　　　　214　　211目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的

5、发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　121　　121　　212　　211　　213　　212　　221　　212　　221　　111　　321　　111　　113　　312　　323　　322　　313　　321　　321　　112　　　　目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、

6、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　　　Matlab语句：　　[TreeRulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)；　　六、实验结果：　　决策树实验　　一、实验原理　　决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。数的最顶层结点是根结点。一棵典型的决策树如图1所示。它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。为了对未知的样本分类，样本

7、的属性值在决策树上测试。决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。　　图1　　ID3算法：目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联

8、。■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。