数据挖掘系列（6）决策树分类算法

　　这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。

一、分类基本介绍

　　物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题可以分为两类：

　　归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。 　　预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点天气的湿度情况，天气的湿度在随时变化，8点时的天气是一个具体值，它不属于某个有限集合空间。预测也叫回归分析，在金融领域有着广泛应用。

　　虽然对离散数据和连续数据的处理方式有所不同，但其实他们之间相互转化，比如我们可以根据比较的某个特征值判断，如果值大于0.5就认定为男性，小于等于0.5就认为是女性，这样就转化为连续处理方式；将天气湿度值分段处理也就转化为离散数据。

　　数据分类分两个步骤：

1. 构造模型，利用训练数据集训练分类器；
2. 利用建好的分类器

　　这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍 　　物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题可以分为两类： 　　归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。 　　预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点天气的湿度情况，天气的湿度在随时变化，8点时的天气是一个具体值，它不属于某个有限集合空间。预测也叫回归分析，在金融领域有着广泛应用。 　　虽然对离散数据和连续数据的处理方式有所不同，但其实他们之间相互转化，比如我们可以根据比较的某个特征值判断，如果值大于0.5就认定为男性，小于等于0.5就认为是女性，这样就转化为连续处理方式；将天气湿度值分段处理也就转化为离散数据。 　　数据分类分两个步骤： 构造模型，利用训练数据集训练分类器； 利用建好的分类器