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1700500951 ❑神经网络本身对于缺失值（Missing Value）比较敏感。所以，应用该技术时要注意针对缺失值进行适当的处理，或者赋值，或者替换，或者删除，参见本书8.4.1节。
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1700500953 ❑它具有过度拟合（Over-Fitting）数据的倾向，可能导致模型应用于新数据时效率显著下降。鉴于此，针对神经网络模型的应用要仔细验证，在确保稳定的前提下才可以投入业务落地应用。
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1700500955 ❑由于其结构的复杂性和结论的难以解释性，神经网络在商业实践中远远没有回归和决策树应用得广泛，人们对它的理解、接纳还有待提高。它也缺乏类似回归那样的丰富多样的模型诊断指标和措施。正因为如此，很多数据分析师视之为“黑盒子”，只是在实在无计可施的时候才“放手一搏”。
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1700500961 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.2　决策树技术的实践应用和注意事项
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1700500963 决策树模型是数据挖掘应用中常见的一种成熟技术，因其输出规则让人容易理解而备受数据分析师和业务应用方的喜欢和推崇。自从1960年Hunt等人提出概念学习系统框架方法（Concept Learning System Framework,CLSF）以来，决策树多种算法一直在不断发展、成熟，目前最常用的3种决策树算法分别是CHAID、CART和ID3，包括后来的C4.5，乃至C5.0。
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1700500965 决策树，顾名思义，其建模过程类似一棵树的成长，从根部开始，到树干，到分叉，到继续细枝末节的分叉，最终到一片片的树叶。在决策树里，所分析的数据样本形成一个树根，经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。从决策树的根部到叶结点的一条路径就形成了对相应对象的类别预测。
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1700500968 10.2.1　决策树的原理和核心要素
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1700500970 构造决策树采用的是自顶向下的贪婪算法，它会在每个结点选择分类效果最好的属性对样本进行分类，然后继续这个过程，直到这棵树能准确地分类训练样本，或者所有的属性都已被用过。
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1700500972 决策树算法的核心是在对每个结点进行测试后，选择最佳的属性，并且对决策树进行剪枝处理。
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1700500974 最常见的结点属性选择方法（标准）有信息增益、信息增益率、Gini指数、卡方检验（Chi-Square Statistics）等。在10.2.2～10.2.4节将对它们分别进行介绍。
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1700500976 决策树的剪枝处理包括两种方式：先剪枝（Prepruning）和后剪枝（Postpruning）。
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1700500978 所谓先剪枝，就是决策树生长之前，就人为定好树的层数，以及每个结点所允许的最少的样本数量等，而且在给定的结点不再分裂。
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1700500980 所谓后剪枝，是让树先充分生长，然后剪去子树，删除结点的分枝并用树叶替换。后剪枝的方法更常用。CART算法就包含了后剪枝方法，它使用的是代价复杂度剪枝算法，即将树的代价复杂度看做是树中树叶结点的个数和树的错误率的函数。C4.5使用的是悲观剪枝方法，类似于代价复杂度剪枝算法。
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1700500986 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.2.2　CHAID算法
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1700500988 CHAID（Chi-Square Automatic Interaction Detector）算法历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID是依据局部最优原则，利用卡方检验来选择对因变量最有影响的自变量的，CHAID应用的前提是因变量为类别型变量（Category）。
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1700500990 关于卡方检验的具体公式和原理，此处从略，详情可参考本书8.6.5节。
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1700500992 关于CHAID算法的逻辑，简述如下。
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1700500994 首先，对所有自变量进行逐一检测，利用卡方检验确定每个自变量和因变量之间的关系。具体来说，就是在检验时，每次从自变量里抽取两个既定值，与因变量进行卡方检验。如果卡方检验显示两者关系不显著，则证明上述两个既定值可以合并。如此，合并过程将会不断减少自变量的取值数量，直到该自变量的所有取值都呈现显著性为止。在对每个自变量进行类似处理后，通过比较找出最显著的自变量，并按自变量最终取值对样本进行分割，形成若干个新的生长结点。
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1700500996 然后，CHAID在每个新结点上，重复上述步骤，对每个新结点重新进行最佳自变量挑选。整个过程不断重复，直到每个结点无法再找到一个与因变量有统计显著性的自变量对其进行分割为止，或者之前限度的条件得到满足，树的生长就此终止。
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1700500998 卡方检验适用于类别型变量的检验，如果自变量是区间型的变量（Interval），CHAID改用F检验。
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