机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法

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决策树(ID3,C4.5,CART)原理以及实现

决策树决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. [图片上传失败...(image-2e6565-1543139272117)] 决策树的中间节点可以看做是对一种特征的判断,也是符合上一次判断特征某种取值的数据集,根节点代表所有数据集;叶子节点看做是判断所属的类别. 决策树学习通常包括3个步骤: 特征选择. 决策树生成和决策树剪枝. 目前常用的决策树算法有ID3, C4.5 和C…

决策树 ID3 C4.5 CART（未完）

1.决策树 :监督学习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,可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出. 优点: 决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解, 决策树模型可以可视化,非常直观应用范围广,可用于分类和…

21.决策树(ID3/C4.5/CART)

总览算法功能树结构特征选择连续值处理缺失值处理剪枝 ID3 分类多叉树信息增益不支持不支持不支持 C4.5 分类多叉树信息增益比支持支持支持 CART 分类/回归二叉树基尼系数,均方差支持支持支持论文链接: ID3:https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2FBF00116251.pdf C4.5:https://link.springer.com/c…

ID3,C4.5和CART三种决策树的区别

ID3决策树优先选择信息增益大的属性来对样本进行划分,但是这样的分裂节点方法有一个很大的缺点,当一个属性可取值数目较多时,可能在这个属性对应值下的样本只有一个或者很少个,此时它的信息增益将很高,ID3会认为这个属性很适合划分,但实际情况下叫多属性的取值会使模型的泛化能力较差,所以C4.5不采用信息增益作为划分依据,而是采用信息增益率作为划分依据.但是仍不能完全解决以上问题,而是有所改善,这个时候引入了CART树,它使用gini系数作为节点的分裂依据.…

机器学习实战python3 决策树ID3

代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction 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. 创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示:检测数据集中的每个子项是否属于同一分类:if so return 类标签; Else 寻找划分数据集的最好特征划分数据集创建分支节点 for 每个划分的子集调用函…

ID3、C4.5和cart算法比较（转）

转自:https://www.zhihu.com/question/27205203…