决策树意义: 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序.无规则的样本数据(概念)中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用"属性-结论".决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的一个可以自动对数据进行分类的树形结构,是树形结构的知识表示,可以直接转换为分类规则.因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题,现实…

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一…

决策树是一类常见的机器学习方法,它可以实现分类和回归任务.决策树同时也是随机森林的基本组成部分,后者是现今最强大的机器学习算法之一. 1. 简单了解决策树 举个例子,我们要对”这是好瓜吗?”这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断:我们先看”它是什么颜色的”,如果是”青绿色”, 我们再看”它的根蒂是什么形态”,如果是”蜷缩”,我们再判断”它敲起来是什么声音”,最后我们判断它是一个好瓜.决策过程如下图所示. 决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果,”是”或”不是”好瓜.上图就是一个简单的…

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…

ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益. 假设我们有一个样本集,里面每个样本都有自己的分类结果. 而信息熵可以理解为:“样本集中分类结果的平均不确定性”,俗称信息的纯度. 即熵值越大,不确定性也越大. 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类结果,里面某一种结果的“不确定性”计算公式如下 其中 x:为按照某特征分类后的第x种分类结果 p(x):表示该分类结果样本集在总样本集中的所占比例. Dx:表示样本结果为x的样本数量. D:表示样本的总数量 可看出某一种分类结果在总样…

决策树的基本认识  决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值函数的方法,年,香农引入了信息熵,将其定义为离散随机事件出现的概率,一个系统越是有序,信息熵就越低,反之一个系统越是混乱,它的信息熵就越高.所以信息熵可以被认为是系统有序化程度的一个度量. 假如一个随机变量的取值为,每一种取到的概率分别是,那么 的熵定义为 意思是一个变量的变化情况可能越多,那么它携带的信息量就越大. 对于分类系统来说,类别是变量,它的取值是,而每一个类别出现的概率分别是 而这里的就是类别的总数,此时分类…

决策树是既可以作为分类算法,又可以作为回归算法,而且在经常被用作为集成算法中的基学习器.决策树是一种很古老的算法,也是很好理解的一种算法,构建决策树的过程本质上是一个递归的过程,采用if-then的规则进行递归(可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程),关于递归的终止条件有三种情形: 1)当前节点包含的样本属于同一类,则无需划分,该节点作为叶子节点,该节点输出的类别为样本的类别 2)该节点包含的样本集合为空,不能划分 3)当前属性集为空,则无法划分,该节点作为叶子节点,该节点的输出…

1. 决策树(Decision Tree)-决策树原理 2. 决策树(Decision Tree)-ID3.C4.5.CART比较 1. 前言 上文决策树(Decision Tree)1-决策树原理介绍了决策树原理和算法,并且涉及了ID3,C4.5,CART3个决策树算法.现在大部分都是用CART的分类树和回归树,这三个决策树算法是一个改进和补充的过程,比较它们之间的关系与区别,能够更好的理解决策时算法. 2. ID3算法 2.1 ID3原理 ID3算法就是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么…

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…

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解决策树): 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes/blob/master/%E5%91%A8%E5%BF%97%E5%8D%8E%E3%80%8AMachine%20Learnin…

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…

决策树模型 内部节点表示一个特征或者属性,叶子结点表示一个类.决策树工作时,从根节点开始,对实例的每个特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点中,这时的每一个子节点对应着特征的一个取值,如此递归的对实例进行测试并分配,直到达到叶节点,最后将实例分配到叶节点所对应的类中. 决策树具有一个重要的性质:互斥并且完备.每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖,而且只被一条路径或一条规则所覆盖,这里所谓覆盖是指实例的特征与路径上的特征一致或实例满足规则的条件. 决策树与条件概率分布 决策树将特种空间…

目录 树模型原理 ID3 C4.5 CART 分类树 回归树 树创建 ID3.C4.5 多叉树 CART分类树(二叉) CART回归树 ID3 C4.5 CART 特征选择 信息增益 信息增益比 基尼不纯度 连续值处理 只能处理离散值 二分 二分 树形式 多叉 多叉 二叉树 剪枝 无 有 有 适用问题 分类 分类 分类/回归 关于特征选择方式与熵? 熵反映了信息量大小(混乱程度),熵越大信息量越大.我们的目标是熵减少方向 树模型原理 ID3 (1)计算数据集D 的经验熵 H(D) \[H(D)=…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 为了区分红蓝模块,先将能分的先划分开来(中间的红线,分为了一遍全蓝),然后再来细分(绿线). 决策树优势:为什么业务人喜欢,可以给你决策场景,因为模型可视化高,可以讲故事. 一.起源 最早的决策树算法起源于CLS(Concept Learning System)系统,即概念学习系统.它是最早的决策…

决策树是一种类似于流程图的树结构,其中,每个内部节点(非树叶节点)表示一个属性上的测试,每个分枝代表该测试的一个输出,而每个树叶节点(或终端节点存放一个类标号).树的最顶层节点是根节点.下图是一个典型的决策树(来自<数据挖掘:概念与技术>[韩家炜](中文第三版)第八章): 在构造决策树时,使用属性选择度量来选择将元祖划分成不同类的属性.这里我们介绍三种常用的属性选择度量-----信息增益.信息增益率和基尼指数.这里使用的符号如下.设数据分区\(S\)为标记类元组的训练集.假设类标号属性具有\(…

(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…

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.…

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第一部分:简介 ID3和C4.5算法都是被Quinlan提出的,用于分类模型,也被叫做决策树.我们给一组数据,每一行数据都含有相同的结构,包含了一系列的attribute/value对. 其中一个属性代表了记录的类别.决策树的问题是对那些没有类别属性的记录预测出正确的类别.一般,类别属性取值为true或者false,yes或者no,success或者faliure. 举例来看,我们这有一些数据是是否打高尔夫球和天气条件的关系.类别属性是是否打高尔夫.非类别属性具体如下: ATTRIBUTE  …

1. 关于ID3和C4.5的原理介绍这里不赘述,网上到处都是,可以下载讲义c9641_c001.pdf或者参考李航的<统计学习方法>. 2. 数据与数据处理 本文采用下面的训练数据: 数据处理:本文只采用了"Outlook", "Humidity", "Windy"三个属性,然后根据Humidity的值是否大于75,将Humidity的值归为两类,Play Golf 的值就是类别标签,只有yes 和 no两类 训练集是字符和数字的混合…

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…

ID3决策树:利用信息增益来划分节点 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标.假设样本集合D中第k类样本所占的比重为pk,那么信息熵的计算则为下面的计算方式 当这个Ent(D)的值越小,说明样本集合D的纯度就越高 有了信息熵,当我选择用样本的某一个属性a来划分样本集合D时,就可以得出用属性a对样本D进行划分所带来的“信息增益” 一般来讲,信息增益越大,说明如果用属性a来划分样本集合D,那么纯度会提升,因为我们分别对样本的所有属性计算增益情况,选择最大的来作为决策树的一个结点,或者可以说那些信息…

决策树是一种基本的分类与回归方法.分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由结点和有向边组成.结点由两种类型,内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类. 1. 基础知识 熵 在信息学和概率统计中,熵(entropy)是表示随机变量不确定性的度量.设\(X\)是一个取有限个值得离散随机变量,其概率分布为:\[P(X = x_i) = p_i, i = 1,2,3,...,n\] 则随机变量\(X\)的熵定义为:\[H(X) = - \sum_{i=1}^{n}p_i\log{p_i…

目录 什么是决策树(Decision Tree) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用:遇到连续与缺失值怎么办? 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是决策树(Decision Tree) 引例 现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测. 先不谈建立决策树模型的算法,我们先看一下基于“信息增益”(后面讲)生成的决策树的样子 一棵决策树包含一个根节点.若干个内部节点.若干个叶节点.…

关于决策树的purity的计算方法可以参考: 决策树purity/基尼系数/信息增益 Decision Trees 如果有不懂得可以私信我,我给你讲. ID3 用下面的例子来理解这个算法: 下图为我们的训练集.总共有14个训练样本,每个样本中有4个关于天气的属性,这些属性都是标称值.输出结果只有2个类别,玩(yes)或者不玩(no): 首先先计算整个数据集的熵Entropy: 因为整个数据集只有两个类别,他们的分布概率分别是\(\frac{9}{14}\)和\(\frac{5}{14}\),所以…

CART连续属性参考C4.5的离散化过程,区别在于CART算法中要以GiniGain最小作为分界点选取标准.是否需要修正?处理过程为: 先把连续属性转换为离散属性再进行处理.虽然本质上属性的取值是连续的,但对于有限的采样数据它是离散的,如果有N条样本,那么我们有N-1种离散化的方法:<=vj的分到左子树,>vj的分到右子树.计算这N-1种情况下最大的信息增益率.另外,对于连续属性先进行排序(升序),只有在决策属性(即分类发生了变化)发生改变的地方才需要切开,这可以显著减少运算量. (1) 对特…

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

决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝 决策树可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时特别适合集成学习比如随机森林. 1. 决策树ID3算法的信息论基础   1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程,昆兰把这个算法叫做ID3. 熵度量了事物的不确定性,越不确定的事物,熵就越大.随机变量X的熵的表达式如下: 其中n代表X的n种不同的离散取值.而pi代表了X取值为i的概率,log为以2或者e为底的对数.举个例子,比如X有2个可能的取值,而这两个取值各为1…

#################################Weka-J48(C4.5)################################# ##############################R语言:C4.5###################################### ###############################C5.0############################# data(churn) treeModel <- C5…

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…