原文:http://www.zgxue.com/198/1985544.html 华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 修改日期:2015/8/15 决策树是一种特别简单的机器学习分类算法.决策树想法来源于人类的决策过程.举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗.对应于决策树模型,预测天气模型中的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签.构建的决策树如下图所示 决策树模型构建过程为,在特征集合中无放回的依次递归抽选特征作为决策树的节点——当前节点…

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2…

鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集 通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类 针对iris数据集实践决策树算法(C4.5.C5.0),并用交叉矩阵评估模型 iris数据RStudio系统自带 Gary<-iris #建立决策树模型,来预测鸢尾花的种类 #重命名变量名,将预测鸢尾花卉转换为class 通过前四个变量预测class属于哪一个类 Gary.names<-c('sepa…

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)…

之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor…

预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.…

Microsoft 决策树算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模.对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测.它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态.具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列.例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正    ===========================================…

1. 算法背景介绍 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.它是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类.这样的机器学习就被称之为监督学习.C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种.下面给出一个数据集作为算法例子的基础,比如有这么一个数据集,如下: 我们将以这个数据集作讨论的基础.进行分类的目的就是根据某一天的天气状态,如天气,温度,湿度,是否刮风,来…