大數(shù)據(jù)————決策樹（decision tree）

決策樹（decision tree）：是一種基本的分類與回歸方法，主要討論分類的決策樹。

在分類問(wèn)題中，表示基于特征對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的過(guò)程，可以認(rèn)為是if-then的集合，也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。

決策樹通常有三個(gè)步驟：特征選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。

用決策樹分類：從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，對(duì)實(shí)例的某一特征進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果將實(shí)例分配到其子節(jié)點(diǎn)，此時(shí)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著該特征的一個(gè)取值，如此遞歸的對(duì)實(shí)例進(jìn)行測(cè)試并分配，直到到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)，最后將實(shí)例分到葉節(jié)點(diǎn)的類中。

決策樹學(xué)習(xí)的目標(biāo)：根據(jù)給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個(gè)決策樹模型，使它能夠?qū)?shí)例進(jìn)行正確的分類。

決策樹學(xué)習(xí)的本質(zhì)：從訓(xùn)練集中歸納出一組分類規(guī)則，或者說(shuō)是由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集估計(jì)條件概率模型。

決策樹學(xué)習(xí)的損失函數(shù)：正則化的極大似然函數(shù)

決策樹學(xué)習(xí)的測(cè)試：最小化損失函數(shù)

決策樹學(xué)習(xí)的目標(biāo)：在損失函數(shù)的意義下，選擇最優(yōu)決策樹的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)挖掘中決策樹是一種經(jīng)常要用到的技術(shù)，可以用于分析數(shù)據(jù)，同樣也可以用來(lái)作預(yù)測(cè)。一個(gè)決策樹包含三種類型的節(jié)點(diǎn)：

決策節(jié)點(diǎn)：通常用矩形框來(lái)表示

機(jī)會(huì)節(jié)點(diǎn)：通常用圓圈來(lái)表示

終結(jié)點(diǎn)：通常用三角形來(lái)表示

剪枝是決策樹停止分支的方法之一，剪枝有分預(yù)先剪枝和后剪枝兩種。預(yù)先剪枝是在樹的生長(zhǎng)過(guò)程中設(shè)定一個(gè)指標(biāo)，當(dāng)達(dá)到該指標(biāo)時(shí)就停止生長(zhǎng)，這樣做容易產(chǎn)生“視界局限”，就是一旦停止分支，使得節(jié)點(diǎn)N成為葉節(jié)點(diǎn)，就斷絕了其后繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行“好”的分支操作的任何可能性。不嚴(yán)格的說(shuō)這些已停止的分支會(huì)誤導(dǎo)學(xué)習(xí)算法，導(dǎo)致產(chǎn)生的樹不純度降差最大的地方過(guò)分靠近根節(jié)點(diǎn)。后剪枝中樹首先要充分生長(zhǎng)，直到葉節(jié)點(diǎn)都有最小的不純度值為止，因而可以克服“視界局限”。然后對(duì)所有相鄰的成對(duì)葉節(jié)點(diǎn)考慮是否消去它們，如果消去能引起令人滿意的不純度增長(zhǎng)，那么執(zhí)行消去，并令它們的公共父節(jié)點(diǎn)成為新的葉節(jié)點(diǎn)。這種“合并”葉節(jié)點(diǎn)的做法和節(jié)點(diǎn)分支的過(guò)程恰好相反，經(jīng)過(guò)剪枝后葉節(jié)點(diǎn)常常會(huì)分布在很寬的層次上，樹也變得非平衡。后剪枝技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是克服了“視界局限”效應(yīng)，而且無(wú)需保留部分樣本用于交叉驗(yàn)證，所以可以充分利用全部訓(xùn)練集的信息。但后剪枝的計(jì)算量代價(jià)比預(yù)剪枝方法大得多，特別是在大樣本集中，不過(guò)對(duì)于小樣本的情況，后剪枝方法還是優(yōu)于預(yù)剪枝方法的。

大數(shù)據(jù)知識(shí)點(diǎn)：

一、大數(shù)據(jù)概述：1.大數(shù)據(jù)及特點(diǎn)分析；2.大數(shù)據(jù)關(guān)健技術(shù)；3.大數(shù)據(jù)計(jì)算模式；4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例

二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop：1.Hadoop項(xiàng)目結(jié)構(gòu)；2.Hadoop安裝與使用；3.Hadoop集群的部署與使用；4.Hadoop 代表性組件

三、分布式文件系統(tǒng)HDFS ：1.HDFS體系結(jié)構(gòu)；2.HDFS存儲(chǔ)；3.HDFS數(shù)據(jù)讀寫過(guò)程

四、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase ：1.HBase訪問(wèn)接口；2.HBase數(shù)據(jù)類型；3.HBase實(shí)現(xiàn)原理；4.HBase運(yùn)行機(jī)制；5.HBase應(yīng)用

五、MapReduce ：1.MapReduce體系結(jié)構(gòu)；2.MapReduce工作流程；3.資源管理調(diào)度框架YARN ；4.MapReduce應(yīng)用

六、Spark ：1.Spark生態(tài)與運(yùn)行架構(gòu)；2.Spark SQL；3.Spark部署與應(yīng)用方式

七、IPython Notebook運(yùn)行Python Spark程序：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運(yùn)行

八、Python Spark集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 ：1.Python Spark集成開(kāi)發(fā)環(huán)境部署配置；2.Spark數(shù)據(jù)分析庫(kù)MLlib的開(kāi)發(fā)部署

九、Python Spark決策樹二分類與多分類 ：1.決策樹原理；2.大數(shù)據(jù)問(wèn)題；3.決策樹二分類；4.決策樹多分類

十、Python Spark支持向量機(jī) ：1.支持向量機(jī)SVM 原理與算法；2.Python Spark SVM程序設(shè)計(jì)

十一、Python Spark 貝葉斯模型 ：1.樸素貝葉斯模型原理；2.Python Spark貝葉斯模型程序設(shè)計(jì)

十二、Python Spark邏輯回歸 ：1.邏輯回歸原理；2.Python Spark邏輯回歸程序設(shè)計(jì)

十三、Python Spark回歸分析 ：1.大數(shù)據(jù)分析；2.數(shù)據(jù)集介紹；3.Python Spark回歸程序設(shè)計(jì)

十四、Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類 ：1.機(jī)器學(xué)習(xí)流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等

2.使用Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類程序設(shè)計(jì)

十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎 ：1.推薦算法；2.推薦引擎大數(shù)據(jù)分析使用場(chǎng)景；3.推薦引擎設(shè)計(jì)

十六、項(xiàng)目實(shí)踐：1.日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐；2.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐

審核編輯 黃昊宇