剪枝 由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning).代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning).基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning).最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型,故我们用降低错误剪枝 REP ( Reduced Error Pruning)方法进行剪枝.它的基本思路是:对于决策树 T 的每棵非叶子树s, 用叶子替代这棵子树.如果s 被叶子替代…

decsion tree(决策树) 其中每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性的输出,而每个树叶结点代表类或类的分布.树的最顶层是根节点 连续变量要离散化 机器学习中分类方法的一个重要算法 信息熵: 一个信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常非常不确定的事情,或者是我么你一无所知的事情,需要了解大量新==>新的度量就等于不确定性的多少 变量的不确定性越大,熵也就越大 ID3 通过信息熵来选择每个节点的判断依据. infomation gain最大则为当前节…

算法部分不再细讲,之前发过很多: [算法系列]决策树 决策树(Decision Tree)ID3算法 决策树(Decision Tree)C4.5算法 决策树(Decision Tree)CART算法 ID3.C4.5.CART三种决策树的区别 实验: 导入需要用到的python库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 导入数据集 dataset = pd.read_csv('Social_N…

决策树 算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据 缺点:可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 1.决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法,计算机可以根据这种方法得到我们所需要的决策树.这个方法的重点就在于如何从这么多的特征中选择出有价…

参考彭亮老师的视频教程:转载请注明出处及彭亮老师原创 视频教程: http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ   0. 机器学习中分类和预测算法的评估:   准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性       1. 什么是决策树/判定树(decision tree)?            判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布.树的最顶层是根结点.         2.  机器学习…

本文结构: 是什么? 有什么算法? 数学原理? 编码实现算法? 1. 是什么? 简单地理解,就是根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为几类,再继续提问.这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上. 2. 有什么算法? 常用的几种决策树算法有ID3.C4.5.CART: ID3:选择信息熵增益最大的feature作为node,实现对数据的归纳分类.C4.5:是ID3的一个改进,比ID3准确率高且快,…

1.决策树的简介 http://www.cnblogs.com/lufangtao/archive/2013/05/30/3103588.html 2.决策是实现的伪代码 “读入训练数据” “找出每个属性的可能取值” “递归调用建立决策树的函数” “para:节点,剩余样例,剩余属性” if “剩余属性个数为0" return most_of_result else if “剩余样例都属于同一个分类(yes/no)" return yes/no else: ”对于每一个剩余属性,计算该…

参考: 统计学习方法>第五章决策树]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现     有完整程序     决策树(ID3.C4.5.CART.随机森林)    对决策树的python实现进行了详细的介绍 用Python开始机器学习(2:决策树分类算法)     特别 决策树(三)--完整总结(ID3,C4.5,CART,剪枝,替代)   理论   #coding:utf-8 # ID3算法,建立决策树 import numpy as np i…

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl…

连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle MongoDB pymongo RMongo, rmongodb ODBC pyodbc RODBC IO类 类别 Python R excel xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) c…