使用决策树算法手动计算GOLF数据集 步骤: 1.通过信息增益率筛选分支. (1)共有4个自变量,分别计算每一个自变量的信息增益率. 首先计算outlook的信息增益.outlook的信息增益Gain(outlook)= 其中,v是可能取值的集合(本例中,outlook可以取3个值),D表示整个数据集,Dv是outlook取值为v的样本集合,而|*|表示数据集的大小(其中的样本数量). 其中Entropy(PlayGolf? in D)为最终因变量PlayGolf的信息熵值.计算过程为: Pla

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

C4.5算法是对ID3算法的改进,在决策树的生成过程中,使用了信息增益率作为属性选择的方法,其具体的算法步骤如下: 输入:训练数据集D,特征集A,阈值e 输出:决策树T 1.如果D中所有实例属于同一类C,则置T为单结点树,并将C作为该结点的类,返回T 2.如果A=∅,则置T为单结点树,并将D中实例数最大的类C作为该结点的类,返回T 3.否则,计算A中各特征对D的信息增益率,选择信息增益率最大的特征Ak 4.如果Ak的信息增益率小于阈值e,则置T为单结点树,并将D中实例数最大的类C作为该结点的类,

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念 决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树 ,回归树对连续变量做决策树.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

主要内容: 一.决策树模型 二.信息与熵 三.信息增益与ID3算法 四.信息增益比与C4.5算法 五.决策树的剪枝 一.决策树模型 1.所谓决策树,就是根据实例的特征对实例进行划分的树形结构.其中有两种节点:内节点表示一个特征,叶子结点表示一个类(或称为标签). 2.在决策树中,从根节点开始,对实例的所有特征进行测试,根据测试结果,选择最合适的特征作为依据,将实例分配到其子节点上:此时,每一个子节点都对应着该特征(即父节点上的特征)的一个取值.之后一直递归下去,直到所有节点上所有实例的类都一样.

目录 决策树C4.5算法 一.决策树C4.5算法学习目标 二.决策树C4.5算法详解 2.1 连续特征值离散化 2.2 信息增益比 2.3 剪枝 2.4 特征值加权 三.决策树C4.5算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.决策树C4.5算法的优缺点 4.1 优点 4.2 缺点 五.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 决策树C4.5算

有日子没写博客了,这些天忙着一些杂七杂八的事情,直到某天,老师喊我好好把数据挖掘的算法搞一搞!于是便由再次埋头看起算法来!说起数据挖掘的算法,我想首先不得的不提起的就是大名鼎鼎的由决策树算法演化而来的C4.5算法,毕竟这是当年各个“鼻祖”在数据挖掘大会投票结果最高的一个算法了! 那我们现在就来具体看看C4.5算法到底是个什么东东?我想,首先我们应该提起的是决策树算法,我们首先要弄明白该算法的目的是什么,其本质目的实质就是预测!在一个系统当中,通过输入某些属性值可以预测出我们的预测属性!这么说可能

决策树之C4.5算法 一.C4.5算法概述 C4.5算法是最常用的决策树算法,因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算法进行了改进和补充. 改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足. C4.5算法选择决策属性的度量标准是增益比率gain ratio(Quinlan 1986).增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和分裂信息度量Splitlnformation(S,A)来共同定义的.为防遗忘,在此贴出信息熵和和信息

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个树叶节点存

1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测

在上述两篇的文章中主要讲述了决策树的基础,但是在实际的应用中经常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法为基础,他在ID3算法上做了如下的改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足,公式为GainRatio(A): 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法与其它分类算法如统计方法.神经网络等比较起来有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过

Breaseman算法绘制直线算法公式推导|步骤|程序 BreaseMan算法优点: (1)不必计算直线的斜率,因此不用做除法: (2)不用浮点数,只用整数: (3)制作整数的加减乘除,和乘2操作,乘2操作可以直接用移位运算来处理: (4)BresenMan算法的运算速度非常快. 明白了数学原理,我们很快能确定算法步骤: 1. 输入线段的起点和终点. 2. 判断线段的斜率是否存在(即起点和终点的x坐标是否相同),若相同,即斜率不存在, 只需计算y方向的单位步进(△Y+1次),x方向的坐标保持不变

如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况,某个属性(特征)的取值很多,以至于每一个取值对应的类别只有一个.这样根据\[H(D) - H(D|A)\]可以得知后面的那一项的值为0.这样得到信息增益会很大.C4.5算法加了一个惩罚项\[H_A(D) = -\sum_{i=1}^n\dfrac{|D_i|}{|D|}\log_2\dfrac{|D_i|}{|D|}\],如果\(D_i\)越小,那么该惩罚项的值就越大.这样便解决了ID3算法的问题.

为什么要改进成C4.5算法 原理 C4.5算法是在ID3算法上的一种改进,它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同,一个是基于信息增益比,一个是基于信息增益. 之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多,条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小,信息增益就越大):因此在信息增益下面加一个分母,该分母是当前所选特征的熵,注意:这里而不是类别变量的熵了. 这样就构成了新的特征选择准则,叫做信息增益比.为什么加了这样一个分母就会消除ID3算法倾向于选择取值较多的特征呢? 因为特

决策树<Decision Tree>是一种预測模型,它由决策节点,分支和叶节点三个部分组成. 决策节点代表一个样本測试,通常代表待分类样本的某个属性,在该属性上的不同測试结果代表一个分支:分支表示某个决策节点的不同取值.每一个叶节点代表一种可能的分类结果. 使用训练集对决策树算法进行训练,得到一个决策树模型.利用模型对未知样本(类别未知)的类别推断时.从决策树根节点開始,从上到下搜索,直到沿某分支到达叶节点,叶节点的类别标签就是该未知样本的类别. 网上有个样例能够非常形象的说明利用决策树决策的

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

目录 理论介绍 什么是分类 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 C4.5 python实现 参考资料 理论介绍 什么是分类 分类属于机器学习中监督学习的一种.模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的"指导"下进行,新数据使用训练集中得到的规则进行分类. 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 注:生成的决策树有误,fair对应的应该是yes,excellent对应的应该是no C4.5 python实

C4.5是另一个分类决策树算法,是基于ID3算法的改进,改进点如下: 1.分离信息   解释:数据集通过条件属性A的分离信息,其实和ID3中的熵:   2.信息增益率   解释:Gain(A)为获的A的信息增益,C4.5中选择具有最大增益率的属性作为分裂属性:     3.C4.5中所采用的悲观剪枝法 解释:数据的内容,还没有特别理解,之后补上.     相较ID3的改进: 1.用信息增益率来选择属性,克服了使用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2.在数构造过程中进行剪枝: 3.能