一  ID3算法的大致思想 基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树来进行学习的.我们首先思考的是树的构造从哪里开始,这就涉及到选择属性进行树的构造了,那么怎样选择属性呢?为了解决这个问题,我们使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力,把分类能力最好的属性作为树根节点的测试.然后为根节点属性的每个可能值产生一个分支,并把训练样例排列到适当的分支之下.然后重复整个过程,用每个分支节点关联的训练样例来选取在该点被测试的最佳属性.这形成了对合格决策树的贪婪搜索,也就是算法从不回溯重新考虑…

CART(Classification And Regression Tree),分类回归树,,决策树可以分为ID3算法,C4.5算法,和CART算法.ID3算法,C4.5算法可以生成二叉树或者多叉树,CART只支持二叉树,既可支持分类树,又可以作为回归树. 分类树: 基于数据判断某物或者某人的某种属性(个人理解)可以处理离散数据,就是有限的数据,输出样本的类别 回归树: 给定了数据,预测具体事物的某个值:可以对连续型的数据进行预测,也就是数据在某个区间内都有取值的可能,它输出的是一个数值 CA…

ID3算法java实现 1 ID3算法概述 1.1 信息熵 熵是无序性(或不确定性)的度量指标.假如事件A的全概率划分是(A1,A2,...,An),每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn).那信息熵定义为: 通常以2为底数.所以信息熵的单位是bit. 1.2 决策树 决策树是以实例为基础的归纳学习算法.它从一组无次序.无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则.它採用自顶向下的递归方式.在决策树的内部结点进行属性值的比較,并依据不同的属性值从该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类.从根…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算…

决策树笔记:使用ID3算法 决策树笔记:使用ID3算法 机器学习 先说一个偶然的想法:同样的一堆节点构成的二叉树,平衡树和非平衡树的区别,可以认为是"是否按照重要度逐渐降低"的顺序来分叉的. 其实这个也不一定局限于平衡树的解释.huffman编码就是这么干的:出现频率最高的编码一定是与root直接相连的,是层数最浅的. 什么是决策树 简单讲就是一棵多叉树,每个节点表示一个决策,它的不同分支表示依据决策结果划分的子类:子树要么仍然是决策数,要么是叶节点.叶节点表示原有label或某一个维…

Contents      1. 决策树的基本认识      2. ID3算法介绍      3. 信息熵与信息增益      4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识    决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对 象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能 的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子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,如果有多个输出,可以分别…

已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树 流感训练数据集 No. 头痛 肌肉痛 体温 患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先…

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput…

      ID3算法(Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代),是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法:简单理论是越是小型的决策树越优于大的决策树. 算法归纳: 1.使用所有没有使用的属性并计算与之相关的样本熵值: 2.选取其中熵值最小的属性 3.生成包含该属性的节点 4.使用新的分支表继续前面步骤   ID3算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类:所以归根结底,是为了从一堆数据中生成决策树而采取的一种归纳方式:  …

本文申明:本文原创,如有转载请申明.数据代码来自实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. Hello,又和大家见面了,今天心情出奇的好,不知道为什么.就是好...此处省略一万字...上一次和大家说了,决策树的理论部分,今天我们就来动手帮助眼科医生做一个系统,让这个系统学会给需要隐形眼睛的用户一个建议,让用户可以知道自己适合哪种眼睛.老规矩,系统先从数据中学习. 一:计算给定数据集的香浓熵 大家还记得我们上…