决策树模型构建流程
2024-12-24 16:26:58 0 举报AI智能生成
决策树模型构建的完整流程，从数据预处理到模型部署与监控。数据预处理包括清洗、特征选择和转换，确保数据质量。决策树构建通过选择最佳分割特征、构建内部和叶节点，并进行剪枝处理以优化模型。模型训练与测试阶段涉及数据集划分、算法实现、参数调优以及性能评估。最后，模型部署与监控确保模型在生产环境中的有效运行和持续优化。整个流程强调了特征选择和剪枝在提高模型性能中的重要性。
作者其他创作
大纲/内容
数据预处理
数据清洗
缺失值处理
填充缺失值
删除含缺失值的样本
异常值检测
统计方法检测
可视化检测
基于模型检测
重复值删除
直接删除重复记录
基于特定规则去重
特征选择
相关性分析
计算特征间相关系数
可视化相关性矩阵
筛选高相关性特征
特征重要性评估
基于决策树评估
基于随机森林评估
基于梯度提升树评估
降维处理
主成分分析（PCA）
线性判别分析（LDA）
奇异值分解（SVD）
数据转换
数据标准化
Z-score标准化
Min-Max标准化
数据归一化
最大绝对值归一化
小数定标归一化
编码处理
标签编码
独热编码（One-Hot Encoding）
二进制编码
决策树构建
选择最佳分割特征
信息增益
计算信息增益
选择信息增益最大的特征
基尼指数
计算基尼指数
选择基尼指数最小的特征
卡方检验
计算卡方统计量
选择卡方统计量最大的特征
构建内部节点
特征与阈值的组合
遍历所有特征和阈值组合
选择最优组合作为分割点
子节点的生成
根据分割点划分数据集
递归构建子节点
叶节点的生成
停止条件判断
达到最大深度
节点中样本数少于阈值
节点中所有样本属于同一类
分类或回归结果的确定
计算叶节点中样本的类别分布
确定叶节点的预测结果
剪枝处理
预剪枝
提前停止树的生长
设置最大深度限制
后剪枝
从叶节点开始向上剪枝
根据验证集性能选择剪枝策略
代价复杂度剪枝
计算剪枝前后的代价复杂度
选择代价复杂度最小的剪枝方案
模型训练与测试
训练集划分
交叉验证
K折交叉验证
留出交叉验证
留出法
随机划分训练集和测试集
固定比例划分
模型训练
决策树算法实现
ID3算法
C4.5算法
CART算法
参数调优
调整最大深度
调整最小样本数
调整分裂条件
模型测试
准确率评估
计算准确率
分析准确率变化趋势
召回率评估
计算召回率
分析召回率变化趋势
F1分数评估
计算F1分数
分析F1分数变化趋势
模型优化
超参数调整
网格搜索
随机搜索
贝叶斯优化
特征工程迭代
增加新特征
删除冗余特征
特征变换与组合
模型部署与监控
模型部署
部署到生产环境
选择合适的部署平台
配置模型运行环境
集成到业务流程
与现有系统集成
实现自动化预测
性能监控
监控模型性能
实时监控模型预测结果
定期评估模型性能
异常检测
设置异常检测规则
及时处理异常情况
模型更新
定期重新训练
根据新数据重新训练模型
更新模型版本
根据反馈调整
根据业务反馈调整模型参数
根据用户反馈优化特征工程
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