分类算法：决策树（C4.5）(转)

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python机器学习（四）分类算法-决策树

一.决策树的原理决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 . 二.决策树的现实案例相亲相亲决策树女儿: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. 银行是否发放贷款行长:是否有自己的房子? 职员:有. 行长:可以考虑放贷. 职员:如果没有自己的房子呢? 行长…

（ZT）算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 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,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

决策树-C4.5算法（三）

在上述两篇的文章中主要讲述了决策树的基础,但是在实际的应用中经常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法为基础,他在ID3算法上做了如下的改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足,公式为GainRatio(A): 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法与其它分类算法如统计方法.神经网络等比较起来有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过…

用Python开始机器学习（2：决策树分类算法）

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41223147 从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Q…

决策树归纳算法之C4.5

前面学习了ID3,知道了有关“熵”以及“信息增益”的概念之后. 今天,来学习一下C4.5.都说C4.5是ID3的改进版,那么,ID3到底哪些地方做的不好?C4.5又是如何改进的呢? 在此,引用一下前人的总结: ID3算法是决策树的一个经典的构造算法,在一段时期内曾是同类研究工作的比较对象,但通过近些年国内外学者的研究,ID3算法也暴露出一些问题,具体如下: (1)信息增益的计算依赖于特征数目较多的特征,而属性取值最多的属性并不一定最优. (2)ID3是非递增算法. (3)ID3是单变量决策树(在…

python 之决策树分类算法

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据…