C4.5决策树个人笔记

C4.5决策树的工程实现 这篇文章开始,将讲述一系列机器学习算法的工程实现方案.出于常用且简单的考虑,选择了C4.5决策树作为第一个算法. 工程框架 鉴于本篇是第一个算法实现,应此需要把整个工程框架介绍一下. 出于最优性能考虑,本框架是为C/C++语言设计的.不过即使用其他语言,也可以按这个框架实现,模块还可以再精简. 本工程定位: 1.无脑版机器学习算法库,使用者基本不需要了解任何算法细节,也不需要了解配置的算法参数含义. 2.可分离的算法库,算法库输出的模型文件可以方便地被其他工程解析使用.

ID3是以信息增益作为划分训练数据集的特征,即认为信息增益大的特征是对分类结果影响更大,但是信息增益的方法偏向于选择取值较多的特征,因此引入了C4.5决策树,也就是使用信息增益率(比)来作为划分数据集的特征,信息增益率定义如下: . 就是在ID3中已经计算出特征A的信息增益之后再除一个熵HA(D),HA(D)的计算例子如下图所示: , 对应的数据集是: 例子来自:http://baike.baidu.com/link?url=uVS7uFMB44R86TEdRzwwpNWsmzQtA3ds88X

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

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

<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

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,

原文地址:https://www.zybuluo.com/K1999/note/455654

CART和C4.5决策树有什么区别? 1.C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性. ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息,但其生成的决策树分支较大,规模较大.为了简化决策树的规模,提高生成决策树的效率,又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART.2.CART算法采用一种二分递归分割的技术,与基于信息熵的算法不同,CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数,GINI系数,GINI系数越小则划分越合理.CART算法总

今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:        1.分类及决策树算法介绍        2.鸢尾花卉数据集介绍        3.决策树实现鸢尾数据集分析        前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍       [Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化        希望这篇文章对你有所帮助,尤其