前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

本文基于<Spark 高级数据分析>第4章 用决策树算法预测森林植被集. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c4/rdf 1.获取数据集 本 章 用 到 的 数 据 集 是 著 名 的 Covtype 数 据 集, 该 数 据 集 可 以 在 线 下 载(http://t.cn/R2wmIsI),包含一个 CSV 格式的压缩数据文件 covtype.data.gz,附带一个描述数据文件的信息文件 covty…

我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法. 它之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它 是如何工作的. K-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义,决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解. 决策树很多任务都 是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列 规则,机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则.专家系统中经常使用决策树,…

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2…

1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法,可以分为分类树和回归树两类,分类树处理离散变量的,回归树是处理连续变量. 样本一般都有很多个特征,有的特征对分类起很大的作用,有的特征对分类作用很小,甚至没有作用.如决定是否对一个人贷款是,这个人的信用记录.收入等就是主要的判断依据,而性别.婚姻状况等等就是次要的判断依据.决策树构建的过程,就是根据特征的决定性程度,先使用决定性程度高的特征分类,再使用决定性程度低的特征分类,这样构建出一棵倒立的树,就是我们需要的决策树模型,…

1. 算法背景介绍 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.它是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类.这样的机器学习就被称之为监督学习.C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种.下面给出一个数据集作为算法例子的基础,比如有这么一个数据集,如下: 我们将以这个数据集作讨论的基础.进行分类的目的就是根据某一天的天气状态,如天气,温度,湿度,是否刮风,来…

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通…

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1 引言 上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而本文要说的CART(classification and regression tree)决策树不仅能用于分类问题,也能用于回归问题. 与ID3算法和C4.5算法相比,CART 还有个特性就是其所有非叶子结点都只有两个子树,也就是说在根据特征属性分裂数据集时,无论该特征属性有多少个可能取值,都只有两种选择——‘是’和‘否’,以上文中判断是否是程序员数据集为例,如果根据近视程度进行分裂,可以将数据集分为{…

预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.…

上次我们讲过<Spark机器学习(上)>,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文. 1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l   构造条件概率:回归分析和统计分类:l   人工神经网络:l   决策树:l   高斯过程回归:l   线性判别分析:l   最近邻居法:l   感知器:l   径向基函数核:l   支持向量机:l   通过再生模型构造概率密度函数:l   最大期望算法:l   graphical model :包括贝叶斯网和 Markov 随机…

第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习.机器学习在当前有哪些典型应用.机器学习的核心思想.常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题. 1-1 导学 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第2章 初识MLlib 本章中,将介绍Spark的机器学习库,对比Spark当前两种机器学习库(MLLib/ML)的区别,同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势. 2-1 MLlib概述 2-2 MLlib的数据结构 2-3 M…

原文:http://www.zgxue.com/198/1985544.html 华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 修改日期:2015/8/15 决策树是一种特别简单的机器学习分类算法.决策树想法来源于人类的决策过程.举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗.对应于决策树模型,预测天气模型中的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签.构建的决策树如下图所示 决策树模型构建过程为,在特征集合中无放回的依次递归抽选特征作为决策树的节点——当前节点…

Spark机器学习 Day2 快速理解机器学习 有两个问题: 机器学习到底是什么. 大数据机器学习到底是什么. 机器学习到底是什么 人正常思维的过程是根据历史经验得出一定的规律,然后在当前情况下根据这种规律来预测当前的情况下该怎么做,这种过程就是一个机器学习的过程. 我们可以发现,这个过程里有规律和当前的情况.规律就是模型,当前情况就是当前的数据,会根据当前的情况会根据不同的规律来得出不同的结论来驱动下一个行为,就是数据驱动的一种决策方式,这和我们编程用的指令驱动方式是完全不同的. 机器学习是根…

定义: 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法. 目前我们会用到的主流的决策树算法包括:ID3,C4.5,CART等. ID3算法是以信息增益为准则选择信息增益最大的属性,信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好,比如通过ID号可将每个样本分成一类,但是没有意义.同时ID3只能对离散属性的数据集构造决策树. c4.5算法是以信息增益率为准则选择…

(2017-05-18 银河统计) 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,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. 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的.决策树方法先根据训练集数据形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练集数据中,重复该过程一直到形成正确…

一.概述 决策树(decision tree)的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据创建规则时,就是机器学习的过程. 二.决策树的构造 决策树: 优点:计算复杂度不高, 输出结果易于理解, 对中间值的缺失不敏感, 可以处理不相关特征数据. 缺点: 可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型 在构造决策树时, 我们需要解决的第一个问题就是, 当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用. 为了找到决…

前情提要 通俗地说决策树算法(一)基础概念介绍 通俗地说决策树算法(二)实例解析 上面两篇介绍了那么多决策树的知识,现在也是时候来实践一下了.Python有一个著名的机器学习框架,叫sklearn.我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子.不过在这之前,我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体参数. 另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理,不过这里我们只进行分类处理. 一. sklearn决策树参数详解 我…

转载于:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html (楼主总结的很好,就拿来主义了,不顾以后还是多像楼主学习) 决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了.它既可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时也特别适合集成学习比如随机森林.本文就对决策树算法原理做一个总结,上篇对ID3, C4.5的算法思想做了总结,下篇重点对CART算法做一个详细的介绍.决策树根据一步步地属性分类可以将整个特征空间进行划分,从而区别出不同的分类样本 1. 决策树ID…

本文翻译自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程,强调python编程实践和数学思想(而没有涉及数学细节),笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话,毕竟英文有的时候比较啰嗦. 一.决策树算法基本原理 背景:假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬,投资地产赚了很多钱,你的哥哥准备和你合作,因为你拥有机器学习的知识可以帮助他预测房价.你去问你的哥哥他是如何预测房价的,他告诉你说他完全是依靠直觉,但是你经过调查研究发现他预测房价是根据房价以往的表现…

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也…

Spark机器学习 1 在线学习 模型随着接收的新消息,不断更新自己:而不是像离线训练一次次重新训练. 2 Spark Streaming 离散化流(DStream) 输入源:Akka actors.消息队列.Flume.Kafka.-- http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 类群(lineage):应用到RDD上的转换算子和执行算子的集合 3 MLib+Streaming应用 3.0 build…

之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor…

Microsoft 决策树算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模.对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测.它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态.具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列.例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正    ===========================================…

Spark机器学习 Day1 机器学习概述 今天主要讨论个问题:Spark机器学习的本质是什么,其内部构成到底是什么. 简单来说,机器学习是数据+算法. 数据 在Spark中做机器学习,肯定有数据来源,在Spark的最底层肯定是RDD封装,这个和Spark具体是什么版本没有任何关系,版本发展只不过是提供了更多高层的API而已,例如DataFrame.Dataset等,而之所以有DataFrame.Dataset,一般情况下是为了使用统一的优化引擎(抽象程度越高,优化算法和空间越大). RDD有一…

Spark机器学习库现支持两种接口的API:RDD-based和DataFrame-based,Spark官方网站上说,RDD-based APIs在2.0后进入维护模式,主要的机器学习API是spark-ml包中的DataFrame-based API,并将在3.0后完全移除RDD-based API. 在学习了两周Spark MLlib后,准备转向DataFrame-based接口.由于现有的文档资料均是RDD-based接口,于是便去看了看Spark MLlib的源码.DataFrame-…

分类是数据挖掘中十分重要的组成部分.分类作为一种无监督学习方式被广泛的使用. 之前关于"数据挖掘中十大经典算法"中,基于ID3核心思想的分类算法C4.5榜上有名.所以不难看出ID3在 数据分类中是多么的重要了. ID3又称为决策树算法,虽然现在广义的决策树算法不止ID3一种,但是由于ID3的重要性,习惯是还是把ID3 和决策树算法等价起来. 另外无监督学习方式我还要多说两句.无监督学习方式包括决策树算法,基于规则的分类,神经网络等.这些分 类方式是初始分类已知,将样本分为训练样本和测试…

Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似.要对他们中的一个用户推荐一个未知物品, 便可选取若干与其类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个物品的综合得分,再以得分来推荐物品.其整体的逻辑是,如果其他用户也偏好某些物品,…

决策树算法原理(ID3,C4.5) CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归.对这些问题,CART(Classification And Regression Tree)做了改进,可以处理分类,也可以处理回归. 1. CART分类树算法的最优特征选择方法 ID3中使用了信息增益选择特征,增益大优先选择.C4.5中,采用信息增益比选择特征,减少因特征值多导致信息增益…