决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现(待定) 一.ID3概念 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算法通过计算每个属性的信息增益,认为信息增益高的是好属性,每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准,重复这个过程,直至生成一个能完美分类训练样例的决策树. 决策树是对数…

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一.决策树之ID3算法简述 1976年-1986年,J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结,确定了决策树学习的理论.这可以看做是决策树算法的起点.1993,Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法,称为机器学习的十大算法之一.ID3算法的另一个分支是CART(Classification adn Regression Tree, 分类回归决策树),用于预测.这样,决策树理论完全覆盖了机器学习中的分类和回归两个领域. 本文只做了ID3算法的回顾,所选数据的字段全部是有序多分类的分…

目录 1.什么是决策树 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 2.2.评价标准是什么/如何量化评价一个特征的好坏? 2.3.信息熵.信息增益的计算 2.4.决策树构建方法 3.算法总结 @ 1.什么是决策树 决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法. 如下图所示,从左图到右图就是一个简单的,利用决策树,辅助决策的过程. 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 通过对不同特征的优先级区分判断后,优先选择优先级高的特征作为划分的特征.(如上图所示,假设优先级…

概述 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它是一种树形结构,所以叫决策树.它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题.决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用. 决策树的核心有三种算法: ID3:ID3 是最早提出的决策树算法,他就是利用信息增益来选择特征的. C4.5:他是 ID3 的改进版,他不是直接使用信息增益,…

决策树的概念其实不难理解,下面一张图是某女生相亲时用到的决策树: 基本上可以理解为:一堆数据,附带若干属性,每一条记录最后都有一个分类(见或者不见),然后根据每种属性可以进行划分(比如年龄是>30还是<=30),这样构造出来的一棵树就是我们所谓的决策树了,决策的规则都在节点上,通俗易懂,分类效果好. 那为什么跟节点要用年龄,而不是长相?这里我们在实现决策树的时候采用的是ID3算法,在选择哪个属性作为节点的时候采用信息论原理,所谓的信息增益.信息增益指原有数据集的熵-按某个属性分类后数据集的熵.…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:袁明凯|腾讯IEG测试开发工程师 决策树的基础概念 决策树是一种用树形结构来辅助行为研究.决策分析以及机器学习的方式,是机器学习中的一种基本的分类方法.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.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.决策树用于对条件→到决策的过程…

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数…

一.决策树分类算法概述     决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类.例如对于如下数据集 (数据集) 其中,第一列和第二列为属性(特征),最后一列为类别标签,1表示是,0表示否.决策树算法的思想是基于属性对数据分类,对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 (决策树模型) 先是根据第一个属性将一部份数据区分开,再根据第二个属性将剩余的区分开.     实现决策树的算法有很多种,有ID3.C4.5和CART等算法.下面我们介绍ID3算法. 二.ID3算法的概述…

一.numpy()函数 1.shape[]读取矩阵的长度 例: import numpy as np x = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]]) print x.shape //输出行列数 (3,2) print x.shape[0] //输出行数 3 print x.shape[1] //输出列数 2 2.tile()函数 形式为tile(A,reps) reps的数字从后往前分别对应A的第N个维度的重复次数.如tile(A,2)表示A的第一个维度重复2遍,tile(A…