机器学习决策树分类算法实验报告-机器学习高分大作业

【决策树分类算法】 决策树是一种广泛应用于机器学习领域的非线性分类算法，它通过构建树状模型来做出预测。在本实验中，决策树被用来解决毒蘑菇的分类问题，目的是通过分析蘑菇的多种特征来区分其是否可食用，以确保采摘者的安全。 一、研究意义 误食毒蘑菇可能导致严重后果甚至死亡。鉴于蘑菇种类繁多，特征复杂，决策树算法能够帮助我们从大量特征中找出最具区分性的属性，以便快速、准确地判断蘑菇的食用安全性。决策树通过构建易于理解和解释的树形结构，可以直观地展示如何根据特征进行分类决策。 二、数据描述 实验数据来自UCI机器学习库中的Mushroom数据集，也包含于XGBoost安装包的演示数据中。该数据集包含8124个样本，分为训练集（70%）和测试集（30%），每个样本有22个原始特征，如菌盖颜色、形状、表面纹理、气味等。通过预处理，特征被扩展至117维。数据集被划分为两类：可食用蘑菇（4208例，51.8%）和毒蘑菇（3916例，48.2%）。 三、模型描述 本实验采用了两种特征选择策略——ID3和CART。ID3算法基于信息熵和信息增益来选择最优划分特征，而CART（Classification and Regression Trees）则考虑了基尼不纯度。这两种方法都能构建决策树模型，但在特征选择和树构建上有所不同。实验还应用了后剪枝技术，允许树过度拟合训练数据，然后去除那些对分类贡献较小的子树，以提高模型的泛化能力。 四、算法实现 在决策树的构建过程中，算法会寻找一个特征，使得基于该特征的划分能最大程度地降低数据集的不纯度。然后，这个过程会递归地应用于划分后的子集，直到满足停止条件（如达到预设的最小叶子节点数、最大深度或阈值）。后剪枝步骤会检查每个内部节点，如果替换为叶子节点能提高整体性能，则进行剪枝。 五、运行结果及意义说明 通过运行决策树模型，可以得到分类结果，并利用混淆矩阵评估模型性能。混淆矩阵包含了真正例、假正例、真负例和假负例，可以计算出准确率、精度和召回率。这些指标反映了模型在区分毒蘑菇和可食用蘑菇的能力，对于食用物分类，召回率（查全率）尤为重要，因为它关注的是识别所有毒蘑菇的能力，防止漏检导致的潜在危险。 六、总结 本实验利用决策树算法对毒蘑菇进行分类，旨在提高食用蘑菇识别的准确性。通过ID3和CART算法的比较，以及后剪枝优化，我们可以找到最佳的决策树模型。通过评估结果，可以对模型进行调整和改进，进一步提升分类效果。决策树的优势在于它的解释性和适用性，即使对于非专业人员，也能理解其分类逻辑，这对于食品安全这类应用尤为重要。