决策树学习笔记

<机器学习>第三章 决策树学习 决策树学习方法搜索一个完整表示的假设空间,从而避免了受限假设空间的不足.决策树学习的归纳偏置是优越选择较小的树. 3.1.简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树. 决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器.通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类. 决策数有两大优点: 1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析: 2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一

什么是决策树? 决策树是一种基本的分类与回归方法.其主要有点事模型具有可得性,分类速度快.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化原则建立决策树模型:预测时,对新数据,利用决策树模型进行分类. 决策树学习通常包含以下三个步骤: 选择特征 决策树生成 剪枝 决策树的改进路线: ID3--->C4.5--->CART (1)其中ID3是基于信息增益来选择划分属性 (2)C4.5不直接使用增益率来选择划分属性,而是使用了一个启发式:先从候选划分属性中选取信息增益高于平局水平的属性,再从中选择增益率最

决策树从数据集合中提取出一系列的规则,这些规则可以用流程图表示,其数据形式非常容易理解:专家系统中就经常使用决策树. 1.决策树的构造:①采用ID3算法(最高信息增益)划分数据集:②递归创建决策树. 2.使用matplotlib的注解功能,可以将存储的树结构转化为容易理解的图形. 3.使用python的pickle模块可用于存储决策树的结构. 4.对于过度匹配的问题,可以通过裁剪树的手段来消除. 5.ID3算法适合处理标称型数据,如果是数值型数据,必须离散化. 6.还有其他的决策树算法,最流行的

决策树就是在已知各种情况发生概率的情况下,通过构造决策树,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,它是运用概率分析的一种图解法. 优缺点分析: 优点:计算复杂度不高,输出结果较直观,易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据 缺点:可能产生过度匹配 创建数据集并计算其熵值: from math import log import operator def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0,

网上的版本好像好久都没更新了treePlotter是没有人用了么.今天学习的时候发现有些地方已经改了,我改的是在python 3.6 上的运行版本,需要导入matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 定义决策树决策结果属性 descisionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc='0.8') leafNode = dict(boxstyle='round4', fc='0.8') arrow_args

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM 引言 近期在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这全然不代表你将来的面试中会遇到此类问题,仅仅是由于我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西仅仅知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来经常回想思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和參考了两本书,

1.k-近邻算法 算法原理: 存在一个样本数据集(训练样本集),并且我们知道样本集中的每个数据与其所属分类的对应关系.输入未知类别的数据后将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似(最近邻)的k组数据.然后将k组数据中出现次数最多的分类,来作为新数据的分类. 算法步骤: 计算已知类别数据集中的每一个点与当前点之前的距离.(相似度度量) 按照距离递增次序排序 选取与当前点距离最小的k个点 确定k个点所在类别的出现频率 返回频率最高的类别作为当前点的分类 py

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM 引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,一本是T