決策樹分析法是一種運(yùn)用概率與圖論中的樹對(duì)決策中的不同方案進(jìn)行比較，從而獲得最優(yōu)方案的風(fēng)險(xiǎn)型決策方法。
圖論中的樹是連通且無回路的有向圖，入度為0的點(diǎn)稱為樹根，出度為0的點(diǎn)稱為樹葉，樹葉以外的點(diǎn)稱為內(nèi)點(diǎn)。
決策樹由樹根（決策節(jié)點(diǎn)）、其他內(nèi)點(diǎn)（方案節(jié)點(diǎn)、狀態(tài)節(jié)點(diǎn)）、樹葉（終點(diǎn)）、樹枝（方案枝、概率枝）、概率值、損益值組成。
決策樹是一種判斷其可行性的決策分析的方法，也是一種能夠直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。
決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基于信息學(xué)理論中熵的概念。
決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類別。
分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。它是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)，所謂監(jiān)督學(xué)習(xí)就是給定一堆樣本，每個(gè)樣本都有一組屬性和一個(gè)類別，這些類別是事先確定的，那么通過學(xué)習(xí)得到一個(gè)分類器，這個(gè)分類器能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的對(duì)象給出正確的分類。這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)就被稱之為監(jiān)督學(xué)習(xí)。
決策樹算法和決策樹方法是同一個(gè)概念，沒有不同。
決策樹是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建一棵樹狀結(jié)構(gòu)來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)。它基于信息增益或信息熵等指標(biāo)來選擇最具區(qū)分性的特征，然后根據(jù)這些特征將數(shù)據(jù)劃分到不同的葉子節(jié)點(diǎn)中。
決策樹算法通常包括以下步驟：
1. 選擇最優(yōu)特征：根據(jù)信息增益或信息熵等指標(biāo)，選擇最能區(qū)分不同類別數(shù)據(jù)的特征。
2. 創(chuàng)建決策樹：根據(jù)所選特征將數(shù)據(jù)劃分到不同的節(jié)點(diǎn)中，并在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上繼續(xù)選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到無法繼續(xù)劃分為止。
3. 剪枝：為了避免過擬合，需要對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝，刪除一些不必要的節(jié)點(diǎn)和分支。
4. 預(yù)測(cè)：使用訓(xùn)練好的決策樹對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)。
決策樹算法具有易于理解、計(jì)算效率高、可解釋性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等領(lǐng)域。
什么是GPU？
GPU是圖形處理器，是一種專門為并行計(jì)算而設(shè)計(jì)的芯片。與CPU相比，GPU具有更高的并行處理能力，能夠同時(shí)處理大量的數(shù)據(jù)，因此非常適合用于加速大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算。在決策樹算法的訓(xùn)練過程中，GPU可以有效地處理特征提取、決策節(jié)點(diǎn)生成等計(jì)算密集型任務(wù)，大大提高了算法的運(yùn)行效率。GPU決策樹的應(yīng)用場(chǎng)景
GPU決策樹的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，包括但不限于以下幾種情況： 1. 金融風(fēng)控：金融機(jī)構(gòu)可以利用GPU決策樹對(duì)大量客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，快速識(shí)別出潛在的欺詐行為和信用風(fēng)險(xiǎn)較高的客戶。 2. 醫(yī)療診斷：醫(yī)生可以利用GPU決策樹輔助診斷疾病，通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，快速找到疾病的特點(diǎn)和規(guī)律。 3. 智能交通：交通管理部門可以利用GPU決策樹對(duì)交通流量進(jìn)行建模，優(yōu)化交通信號(hào)燈的配時(shí)，提高交通效率。GPU決策樹的優(yōu)點(diǎn)
與傳統(tǒng)的CPU決策樹相比，GPU決策樹具有以下優(yōu)點(diǎn)： 1. 運(yùn)行速度更快：GPU能夠大幅提高決策樹的訓(xùn)練速度，使模型能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成訓(xùn)練和驗(yàn)證。 2. 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力：GPU能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，使得企業(yè)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)構(gòu)建出更為精確的決策樹模型。 3. 可擴(kuò)展性更強(qiáng)：GPU決策樹可以通過添加更多的GPU卡來提高計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)更加靈活和可擴(kuò)展的分布式計(jì)算架構(gòu)。總結(jié)
GPU決策樹是一種基于GPU加速的決策樹算法，具有運(yùn)行速度快、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)和可擴(kuò)展性好的優(yōu)點(diǎn)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，GPU決策樹的應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)越來越廣泛。對(duì)于需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的公司和機(jī)構(gòu)來說，GPU決策樹無疑是一個(gè)值得探索和嘗試的新方向。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策樹算法已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要工具。其中，GPU加速?zèng)Q策樹是一種新型的決策樹算法，具有更快的速度和更高的準(zhǔn)確性。本文將詳細(xì)介紹GPU決策樹算法的原理、特點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。
一、GPU決策樹的原理
GPU決策樹是一種基于GPU加速的決策樹算法。它利用GPU的高效并行計(jì)算能力，將決策樹的訓(xùn)練過程分解為多個(gè)子任務(wù)，并同時(shí)運(yùn)行這些子任務(wù)，從而大大提高了決策樹的訓(xùn)練速度。此外，GPU決策樹還采用了優(yōu)化的決策樹算法，如C4.5和CART等，以提高決策樹的準(zhǔn)確性。
二、GPU決策樹的特點(diǎn)
與傳統(tǒng)的決策樹算法相比，GPU決策樹具有以下特點(diǎn)：
三、GPU決策樹的實(shí)現(xiàn)
GPU決策樹的實(shí)現(xiàn)主要涉及以下步驟：
四、GPU決策樹的應(yīng)用
GPU決策樹在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控、電子商務(wù)等。它可以幫助企業(yè)快速準(zhǔn)確地識(shí)別出潛在客戶和商機(jī)，提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
總之，GPU決策樹是一種具有速度快、準(zhǔn)確性高、可擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)的新型決策樹算法。它利用GPU的高效并行計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化的決策樹算法，并在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，GPU決策樹將成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要工具。
決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基于信息學(xué)理論中熵的概念。
決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類別。
分類樹(決策樹)是一種十分常用的分類方法。他是一種監(jiān)管學(xué)習(xí)，所謂監(jiān)管學(xué)習(xí)就是給定一堆樣本，每個(gè)樣本都有一組屬性和一個(gè)類別，這些類別是事先確定的，那么通過學(xué)習(xí)得到一個(gè)分類器，這個(gè)分類器能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的對(duì)象給出正確的分類。這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)就被稱之為監(jiān)督學(xué)習(xí)。
1、決策樹模型容易產(chǎn)生一個(gè)過于復(fù)雜的模型，這樣的模型對(duì)數(shù)據(jù)的泛化性能會(huì)很差。這就是所謂的過擬合，一些策略像剪枝、設(shè)置葉節(jié)點(diǎn)所需要的最小樣本數(shù)或者設(shè)置數(shù)的最大深度就是避免出現(xiàn)該問題的最有效的方法。
2、決策樹可能是不穩(wěn)定的，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)中的微小變化可能會(huì)導(dǎo)致完全不同的樹生成。這個(gè)問題可以通過決策樹的集成來得到緩解。
3、在多方面性能最優(yōu)和簡(jiǎn)單化概念的要求下，學(xué)習(xí)一顆最優(yōu)決策樹通常是一個(gè)NP難問題。
因此，實(shí)際的決策樹學(xué)習(xí)算法是基于啟發(fā)式算法，例如在每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行局部最優(yōu)決策的貪心算法，這樣的算法不能保證返回全局最有決策樹，這個(gè)問題可以通過集成學(xué)習(xí)來訓(xùn)練多顆決策樹來緩解，這多棵決策樹一般通過對(duì)特征和樣本又放回的隨機(jī)采樣來生成。
4、有些概念很難被決策樹學(xué)習(xí)到，因?yàn)闆Q策樹很難清楚的表述那些概念，例如XOR，奇偶或者復(fù)用器問題。
5、如果某些類在問題中占主導(dǎo)地位會(huì)使得創(chuàng)始的決策樹有偏差，因此建議在擬合前先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行平衡。
決策樹是一種流行的工具，廣泛應(yīng)用于運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。決策樹的定義因領(lǐng)域的不同而不同。我們集中在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中應(yīng)用的決策樹的形式。更具體地說，決策樹可以用來解決監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)子領(lǐng)域中的分類和回歸問題。
我們將詳細(xì)介紹了分類問題的決策樹。除非另有說明，其余部分，我們將決策樹作為分類問題的一個(gè)參考。
分類決策樹是二叉樹的一種特殊形式，用于分類。決策樹中有兩種類型的節(jié)點(diǎn)。
決策樹算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
本質(zhì)上決策樹是通過一系列規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過程。
決策樹方法最早產(chǎn)生于上世紀(jì)60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于減少樹的深度。但是忽略了葉子數(shù)目的研究。
C4.5算法在ID3算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，對(duì)于預(yù)測(cè)變量的缺值處理、剪枝技術(shù)、派生規(guī)則等方面作了較大改進(jìn)，既適合于分類問題，又適合于回歸問題。
