如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的资讯已经成为一种趋势。
而决策树算法是目前在进行数据分析时很常用的方法。
本文将详细阐述如何使用IBM SPSS Modeler这一业界领先的数据挖掘和统计分析工具，通过实际案例来展示决策树在空气污染预测领域的深入应用。我们将逐步解析整个实践过程，从数据的收集与预处理，到模型的构建与优化，再到结果的解读与应用，旨在为读者提供一个全面且深入的实践指南。
在空气污染预测领域，决策树模型因其直观易懂、解释性强以及处理分类问题的高效性而备受关注。通过IBM SPSS Modeler，我们可以方便地对决策树模型进行构建和调整，以适应不同的数据集和预测需求。实践案例中，我们将展示如何根据历史空气质量数据，构建决策树模型来预测未来的空气污染状况。
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作者
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）结果评估，用测试集数据运行得到的运行结果，对模型采用命中率评估两个模型的预测效果。
加入表节点
读取数据
添加“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
得到测试数据的分类结果的准确度
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预测分类结果
有88.1%的测试样本的预测值和实际值相符。
并且得到如下的决策树模型：
其中变量的重要性如下图所示：
从结果可以看到，首要污染物类型与AQI、NO2还有O3等变量有关。其中AQI对首要污染物类型的结果具有最重要的影响。
C5.0是在C4.5的基础上发展起来的。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，划分出相对应的样本子集。然后继续拆分这些样本子集，一般情况下使用的是另一字段进行拆分，一直循环这样一个过程，直到满足拆分终止条件。最后，若生成的树出现过度拟合的状况，则要修剪那些缺乏价值的样本子集。
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
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