全文链接：http://tecdat.cn/?p=30752

原文出处：拓端数据部落公众号

如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的资讯已经成为一种趋势。而决策树算法是目前在进行数据分析时很常用的方法。本文将使用IBM SPSS Modeler进行实践，介绍决策树在空气污染预测领域的实践案例。

分类预测模型的构建流程，具体步骤如下：

（1）数据处理 ：审核数据，过滤掉含有缺失值的数据记录。

（2）划分数据集，训练集70%，测试集30% 。

（3）构建模型时的参数设置 。

（4）构建模型：构建C5.0模型。

（5）结果评估，用测试集数据运行得到的运行结果，对模型采用命中率评估两个模型的预测效果。

加入表节点

读取数据

添加“抽样”节点

随机抽取70%的样本作为训练集

“C5.0”节点

生成的决策树模型，并对测试数据进行预测

得到测试数据的分类结果的准确度

预测分类结果

有88.1%的测试样本的预测值和实际值相符。

并且得到如下的决策树模型：

其中变量的重要性如下图所示：

从结果可以看到，首要污染物类型与AQI、NO2还有O3等变量有关。其中AQI对首要污染物类型的结果具有最重要的影响。

C5.0是在C4.5的基础上发展起来的。C5.0 算法是用信息增益（根节点的熵减去该拆分的熵）来度量拆分纯度的。第一次拆分某一字段，划分出相对应的样本子集。然后继续拆分这些样本子集，一般情况下使用的是另一字段进行拆分，一直循环这样一个过程，直到满足拆分终止条件。最后，若生成的树出现过度拟合的状况，则要修剪那些缺乏价值的样本子集。

最受欢迎的见解

1.PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像

2.R语言基于树的方法：决策树，随机森林

3.python中使用scikit-learn和pandas决策树

4.机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告

5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度

6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列

7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用

8.python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

9.python中用pytorch机器学习分类预测银行客户流失