决策树例题经典案例三个方案

背景分析

假设某公司在招聘新员工时需要对应聘者进行初步筛选，根据简历上的信息判断该应聘者是否符合公司的要求。公司提供了一些样本数据，包括应聘者的年龄、教育背景、工作经验、是否有过犯罪记录等信息，以及该应聘者最终是否被录用。现在需要根据这些数据构建决策树，以便在未来面试时，可以快速地对应聘者进行筛选。

方案一：ID3算法构建决策树

ID3算法是一种常用的决策树构建算法，其基本思想是选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分标准。在本案例中，我们可以通过计算每个特征的信息增益以及熵来构建决策树。具体步骤如下：1. 计算每个特征的熵，选取熵最小的特征X作为当前节点的划分标准；2. 对于选定的特征X，计算每个取值所对应的熵，将这些熵加权求和得到该特征的信息熵；3. 计算特征X的信息增益，选择信息增益最大的特征作为子节点，继续进行划分；4. 重复上述步骤，直到所有叶子节点都标记了是否被录用的结果。该方案基于ID3算法构建决策树的优点是简单易懂、易于实现，可解决二分类问题。但是由于ID3算法有过度拟合的问题，可能存在过拟合的风险。

方案二：C4.5算法构建决策树

C4.5算法是ID3算法的一种改进，其不仅可以处理二分类问题，还可以处理多分类问题。与ID3算法类似，C4.5算法也是选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分标准。不同的是，C4.5算法通过计算信息增益率来选择特征，其具体步骤如下：1. 计算每个特征的信息增益率，选取信息增益率最大的特征作为当前节点的划分标准；2. 对于选定的特征X，计算每个取值所对应的熵，将这些熵加权求和得到该特征的信息熵；3. 计算特征X的信息增益率，选择信息增益率最大的特征作为子节点，继续进行划分；4. 重复上述步骤，直到所有叶子节点都标记了是否被录用的结果。该方案基于C4.5算法构建决策树的优点是可以处理多分类问题，对于某些特征取值较多时，有更好的处理能力。但是由于C4.5算法对于缺失值的处理较为麻烦，可能需要进行数据预处理。

方案三：随机森林构建决策树

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，其可以通过训练多个决策树并对其平均进行预测，减小单个决策树的过拟合风险。在本案例中，我们可以通过随机森林来构建决策树，具体步骤如下：1. 随机抽取一部分数据和特征作为子集，构建多个决策树；2. 对于每个决策树，选取信息增益最大的特征作为当前节点的划分标准；3. 重复上述步骤，直到所有叶子节点都标记了是否被录用的结果；4. 对于新的数据，通过多个决策树的分类结果进行投票或平均，得到最终的分类结果。该方案基于随机森林构建决策树的优点是可以减小单个决策树的过拟合风险，预测结果更加稳定。但是由于需要构建多个决策树，模型训练时间较长，计算复杂度较高。

总结

在招聘初步筛选中，决策树算法是一种常用的工具。根据构建决策树时的不同算法和参数设置，我们可以得到不同的模型。ID3算法和C4.5算法是比较基础的算法，可以在处理二分类或多分类问题时发挥作用；随机森林算法则是一种更为高级的算法，可以减小单个决策树的过拟合风险。在实际使用中，我们需要根据实际情况选择不同的算法，并按照合理的参数进行调节，以得到更加准确的结果。