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…

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类…

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da…

与上篇文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法.CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,CART与ID3,C4.5所采用的分类标准是不同了. 下面列出了其中的一些不同之处: 1.CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,于是这就要求CART算法在所选定的属性中又要划分出最佳的属性划分值,节点如果选定了划分属性名称还要确定里面按照哪个值做一个二元的划分(为属性的值为一类,…

目录 决策树算法 ID3算法[1] C4.5 改进[1] "纯度"度量指标:信息增益率 离散化处理 CART(分类与回归树,二叉) 度量指标 二值化处理 不完整数据处理 CART生成算法[4] CART剪枝[3] 决策树优缺点 参考文献 决策树算法 决策树模型的核心: 1.由节点与有向边组成 2.节点分为内部节点和叶子节点 3.内部节点表示一个特征,叶子节点表示一个类 每个内部特征表示一个特征属性上的测试,分支代表这个特征属性在某个值域上的输出 决策树的关键步骤是分裂属性,即按照一种特…

                                                第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5) 上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法,其实都是针对分类来说,本节的话我们讲解回归树的部分. 目录 1-Cart回归树的概念 1-代码详解 1-Cart回归树的概念 对于回归树来说,之前咱们讲的三个决策树(ID3,C4.5和Cart树)里只有CART树具有回归上的意义,其实它无非就是把分裂条件给变了变,把叶子节点的表达给变了变.剩下的全部…

决策树模型 优点:高效简单.易于理解,可以处理不相关特征. 缺点:容易过拟合,训练集在特征上是完备的 决策树过程:特征选择.划分数据集.构建决策树.决策树剪枝 决策树选择最优的划分特征,将数据集按照最优划分特征的取值划分成不同的子集,然后依次对子集重复上述步骤,指导子集中数据都归属于同一个类别,或者没有特征可以再划分了. 特征选择通常有三种方法: ID3——信息信息 C4.5——信息增益比 CART——基尼指数 一.信息增益 首先信息论中熵表示随机变量不确定性度量,熵越大,不确定性越大. 熵的定…

How do decision trees for regression work? 决策树模型既可以求解分类问题(对应的就是 classification tree),也即对应的目标值是类别型数据,也可以应用于回归预测问题的求解(regression tree),其输出值则可以是连续的实数值.一般市面上介绍决策树模型的书及相关的教学视频,通常只关注决策树在分类问题上的求解,而一笔带过对回归树的介绍.事实上,二者的构建过程也确实没有本质的不同,二者的差异主要集中在划分属性时的划分原则上. 1.…

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以…

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.…