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最近咱们被客户要求撰写对于决策树的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
如何通过办法无效的剖析海量数据，并从其中找到无利的资讯曾经成为一种趋势
而决策树算法是目前在进行数据分析时很罕用的办法。本文将应用 IBM SPSS Modeler 进行实际，介绍决策树在空气污染预测畛域的实际案例。
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）后果评估，用测试集数据运行失去的运行后果，对模型采纳命中率评估两个模型的预测成果。
退出表节点
读取数据
增加“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
失去测试数据的分类后果的准确度
预测分类后果
有 88.1% 的测试样本的预测值和理论值相符。
并且失去如下的决策树模型：
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[](http://mp.weixin.qq.com/s?__b…)数据分享 |PYTHON 用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
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其中变量的重要性如下图所示：
从后果能够看到，首要污染物类型与 AQI、NO2 还有 O3 等变量无关。其中 AQI 对首要污染物类型的后果具备最重要的影响。
C5.0 是在 C4.5 的根底上倒退起来的。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，划分出绝对应的样本子集。而后持续拆分这些样本子集，个别状况下应用的是另一字段进行拆分，始终循环这样一个过程，直到满足拆分终止条件。最初，若生成的树呈现适度拟合的情况，则要修剪那些不足价值的样本子集。
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本文选自《IBM SPSS Modeler 分类决策树 C5.0 模型剖析空气污染物数据》。
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