机器学习实战 -- 决策树(ID3)

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机器学习实战 -- 决策树(ID3)

机器学习实战 -- 决策树(ID3) ID3是什么我也不知道,不急,知道他是干什么的就行 ID3是最经典最基础的一种决策树算法,他会将每一个特征都设为决策节点,有时候,一个数据集中,某些特征属性是不必要的或者说信息熵增加的很少,这种决策信息是可以合并的修剪的,但是ID3算法并不会这么做决策树的核心论点是香农信息论,借此理论得出某种分类情况下的信息熵某种决策下,分类趋向于统一,则香农熵很小(熵描述杂乱无序的程度,如果'YES', 'NO' 可能性对半分,那么这个分类决策最终…

[机器学习实战] 决策树ID3算法

1. 决策树特点: 1)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. 2)缺点:可能会产生过度匹配问题. 3)适用数据类型:数值型和标称型. 2. 一般流程: 1)收集数据:可以使用任何方法: 2)准备数据:构造树算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化: 3)分析数据:可以使用任何方法,构造树完成后,我们应该坚持图形是否符合预期: 4)训练算法:构造树的数据结构: a. 在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益. 熵定义为信息的期望值,可…

机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现

机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现机器学习中,决策树是一个预测模型:他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出. 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测. 一.决策树与ID3概述1.决策树决策树,其结构和树非常相似,因此得其名决策树.决…

机器学习实战---决策树CART回归树实现

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同…

[机器学习&数据挖掘]机器学习实战决策树plotTree函数完全解析

在看机器学习实战时候,到第三章的对决策树画图的时候,有一段递归函数怎么都看不懂,因为以后想选这个方向为自己的职业导向,抱着精看的态度,对这本树进行地毯式扫描,所以就没跳过,一直卡了一天多,才差不多搞懂,才对那个函数中的plotTree.xOff的取值,以及计算cntrPt的方法搞懂,相信也有人和我一样,希望能够相互交流. 先把代码贴在这里: import matplotlib.pyplot as plt #这里是对绘制是图形属性的一些定义,可以不用管,主要是后面的算法 decisionNode…

《机器学习实战》ID3算法实现

注释:之前从未接触过决策树,直接上手对着书看源码,有点难,确实有点难-- 本代码是基于ID3编写,之后的ID4.5和CART等还没学习到一.决策树的原理没有看网上原理,直接看源码懂得原理,下面是我一个抛砖引玉的例子: 太丑了,在Linux下面操作实在不习惯,用的Kolourpqint画板也不好用,凑合看吧! 假设有两个特征:no surfing .Flippers ,一个结果:Fish 现在假如给你一个测试:no surfing = 1, Flippers=0, 如何知道Fish的结果?太简…

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现

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