决策树（Decision Trees）

Decision Trees (DT)是用于分类和回归的非参数监督学习方法. 目标是创建一个模型,通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值. 例如,在下面的例子中,决策树从数据中学习用一组if-then-else决策规则逼近正弦曲线. 树越深,决策规则越复杂,模型也越复杂. 决策树的优点: 易于理解和解释.树可以被可视化. 需要很少的数据准备.其他技术通常需要数据标准化,需要创建虚拟变量,并删除空白值.但请注意,该模块不支持缺少的值. 使用树(即,预测数据)的成本在用于训练树的数

最近花了一些时间学习了Scala和Spark,学习语言和框架这样的东西,除了自己敲代码折腾和玩弄外,另一个行之有效的方法就是阅读代码.MLlib正好是以Spark为基础的开源机器学习库,便借机学习MLlib是如何利用Spark实现分布式决策树.本文主要是剖析MLlib的DecisionTree源码,假设读者已经入门Scala基本语法,并熟悉决策树的基本概念,假如您不清楚,可以参照Coursera上两门课程,一门是Scala之父Martin Odersky的<Functional Programm

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 接着上一节说,没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分.如今我们得到了每一个特征值得信息熵增益,我们依照信息熵增益的从大到校的顺序,安排排列为二叉树的节点.数据集和二叉树的图见下. (二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的) 数据集: 决策树: 2.代码实现部分 由于上一节,我们通过chooseBestFeatureToSplit函数已经能够确定当前数据集中的信息熵最大的

前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树

决策树(decision trees) 工作原理: 决策树属于监督类型的算法,同样,我们有数据集,知道每一条数据的分类.然后我们按照某种规则,选取数据集上的特征作为分割点,把数据集进行划分.循环重复以上动作,直至所有数据集各自的分类都是唯一的,或者所有特征已经被选择无法再进行划分.使用何种规则进行特征的选取下文将会叙述. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 伪代码: CreateB

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees

作者:张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特

What are the advantages of logistic regression over decision trees?FAQ The answer to "Should I ever use learning algorithm (a) over learning algorithm (b)" will pretty much always be yes. Different learning algorithms make different assumptions