ID3决策树预测的java实现

刚才写了ID3决策树的建立,这个是通过决策树来进行预测.这里主要用到的就是XML的遍历解析,比较简单. 关于xml的解析,参考了: http://blog.csdn.net/soszou/article/details/8049220 http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/71669/ 思路: 先将要预测的数据,例如"sunny mild normal TRUE"根据特征表变成一个map,方便后续查找,结果为 outlook sunny temper…

决策树-预测隐形眼镜类型（ID3算法，C4.5算法，CART算法，GINI指数,剪枝，随机森林）

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…

【Machine Learning in Action --3】决策树ID3算法预测隐形眼睛类型

本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型. 1.使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 (6)使用算法:存储数的数据结构,以使下次使用时无需重新构造树 trees.py如下: #!/u…

Python3实现机器学习经典算法（三）ID3决策树

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点…

ID3决策树的Java实现

package DecisionTree; import java.io.*; import java.util.*; public class ID3 { //节点类 public class DTNode { private String attribute; private HashMap<String, DTNode> children = new HashMap<String, DTNode>(); public String getAttribute() { retur…

ID3决策树---Java

1)熵与信息增益: 2)以下是实现代码: //import java.awt.color.ICC_ColorSpace; import java.io.*; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; //imp…

java编写ID3决策树

说明:每个样本都会装入Data样本对象,决策树生成算法接收的是一个Array<Data>样本列表,所以构建测试数据时也要符合格式,最后生成的决策树是树的根节点,通过里面提供的showTree()方法可查看整个树结构,下面奉上源码. Data.java package ai.tree.data; import java.util.HashMap; /** * 样本类 * @author ChenLuyang * @date 2019/2/21 */ public class Data imple…

ID3决策树

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺少不敏感,可以处理不相关特征数据缺点:过拟合决策树的构造熵:混乱程度,信息的期望值其中p(xi)是选择分类的概率熵就是计算所有类别所有可能值包含的信息期望值,公式如下: (公式2) 构造基本思路信息增益 = 初始香农熵-新计算得到的香农熵(混乱程度下降的多少) 创建根节点(数据) 分裂:选择合适的特征进行分裂,采取的办法是遍历每个特征,然后计算并累加每个特征值的香农熵,与其他特征所计算出来的香农熵对比,选取信息增益最大的那个…

python ID3决策树实现

环境:ubuntu 16.04 python 3.6 数据来源:UCI wine_data(比较经典的酒数据) 决策树要点: 1. 如何确定分裂点(CART ID3 C4.5算法有着对应的分裂计算方式) 2. 如何处理不连续的数据,如果处理缺失的数据 3. 剪枝处理尝试实现算法一是为了熟悉python,二是为了更好的去理解算法的一个流程以及一些要点的处理. from math import log import operator import pickle import os import n…

吴裕雄--天生自然python机器学习：使用决策树预测隐形眼镜类型

解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型.使用小数据集,我们就可以利用决策树学到很多知识:眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型:一旦理解了决策树的工作原理,我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型. 隐形眼镜数据集是非常著名的数据集 ,它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型 .隐形眼镜类型包括硬材质 .软材质以及不适合佩戴隐形眼镜…

Sklearn----使用决策树预测隐形眼镜类型

import pandas as pd import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO #LabelEncoder:将字符串转换为增量值 #OneHotEncoder:使用One-of-K算法将字符串转换为整数 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from sklearn import tree if __name__ == '__mai…

决策树-ID3

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器缺点:可能会发生过度匹配问题使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器…

决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一…

ID3算法（Java实现）

数据存储文件:buycomputer.properties #数据个数 datanum=14 #属性及属性值 nodeAndAttribute=年龄:青/中/老,收入:高/中/低,学生:是/否,信誉:良/优,归类:买/不买 #数据 D1=青,高,否,良,不买 D2=青,高,否,优,不买 D3=中,高,否,良,买 D4=老,中,否,良,买 D5=老,低,是,良,买 D6=老,低,是,优,不买 D7=中,低,是,优,买 D8=青,中,否,良,不买 D9=青,低,是,良,买 D10=老,中,是,良,买…

机器学习之决策树（ID3 、C4.5算法）

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树 ,回归树对连续变量做决策树.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5…

ID3、C4.5、CART决策树介绍

决策树是一类常见的机器学习方法,它可以实现分类和回归任务.决策树同时也是随机森林的基本组成部分,后者是现今最强大的机器学习算法之一. 1. 简单了解决策树举个例子,我们要对”这是好瓜吗?”这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断:我们先看”它是什么颜色的”,如果是”青绿色”, 我们再看”它的根蒂是什么形态”,如果是”蜷缩”,我们再判断”它敲起来是什么声音”,最后我们判断它是一个好瓜.决策过程如下图所示. 决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果,”是”或”不是”好瓜.上图就是一个简单的…

机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而…

ID3算法下的决策树

网上的内容感觉又多又乱,自己写一篇决策树算法.希望对别人有所启发,对自己也是一种进步. 决策树须知概念信息熵 & 信息增益熵: 熵(entropy)指的是体系的混乱的程度,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量. 信息熵(香农熵): 是一种信息的度量方式,表示信息的混乱程度,也就是说:信息越有序,信息熵越低.例如:火柴有序放在火柴盒里,熵值很低,相反,熵值很高. 信息增益: 在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益. 决策树开发流程收集数据:可以使用任何方法…

ID3、C4.5和CART决策树对比

ID3决策树:利用信息增益来划分节点信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标.假设样本集合D中第k类样本所占的比重为pk,那么信息熵的计算则为下面的计算方式当这个Ent(D)的值越小,说明样本集合D的纯度就越高有了信息熵,当我选择用样本的某一个属性a来划分样本集合D时,就可以得出用属性a对样本D进行划分所带来的“信息增益” 一般来讲,信息增益越大,说明如果用属性a来划分样本集合D,那么纯度会提升,因为我们分别对样本的所有属性计算增益情况,选择最大的来作为决策树的一个结点,或者可以说那些信息…

决策树之ID3算法

一.决策树之ID3算法简述 1976年-1986年,J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结,确定了决策树学习的理论.这可以看做是决策树算法的起点.1993,Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法,称为机器学习的十大算法之一.ID3算法的另一个分支是CART(Classification adn Regression Tree, 分类回归决策树),用于预测.这样,决策树理论完全覆盖了机器学习中的分类和回归两个领域. 本文只做了ID3算法的回顾,所选数据的字段全部是有序多分类的分…

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…

决策树ID3算法[分类算法]

ID3分类算法的编码实现 <?php /* *决策树ID3算法(分类算法的实现) */ /* *求信息增益Grain(S1,S2) */ //-------------------------------------------------------------------- function Grain($train,$attriname,$flagsyes,$flagsno) { $attributename = array(NULL);//用来存放属性$attriname不同的属性值 a…