ID3算法下的决策树

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ID3算法下的决策树

网上的内容感觉又多又乱,自己写一篇决策树算法.希望对别人有所启发,对自己也是一种进步. 决策树须知概念信息熵 & 信息增益熵: 熵(entropy)指的是体系的混乱的程度,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量. 信息熵(香农熵): 是一种信息的度量方式,表示信息的混乱程度,也就是说:信息越有序,信息熵越低.例如:火柴有序放在火柴盒里,熵值很低,相反,熵值很高. 信息增益: 在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益. 决策树开发流程收集数据:可以使用任何方法…

决策树ID3算法--python实现

参考: 统计学习方法>第五章决策树] http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现有完整程序决策树(ID3.C4.5.CART.随机森林) 对决策树的python实现进行了详细的介绍用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) 特别决策树(三)--完整总结(ID3,C4.5,CART,剪枝,替代) 理论 #coding:utf-8 # ID3算法,建立决策树 import numpy as np i…

02-21 决策树ID3算法

目录决策树ID3算法一.决策树ID3算法学习目标二.决策树引入三.决策树ID3算法详解 3.1 if-else和决策树 3.2 信息增益四.决策树ID3算法流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程五.决策树ID3算法优缺点 5.1 优点 5.2 缺点六.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ID3算法决策树(decision…

ID3算法（1）

1 简述1.1 id3是一种基于决策树的分类算法,由J.Ross Quinlan在1986年开发.id3根据信息增益,运用自顶向下的贪心策略建立决策树.信息增益用于度量某个属性对样本集合分类的好坏程度.由于采用了信息增益,id3算法建立的决策树规模比较小,查询速度快.id3算法的改进是C4.5算法,C4.5算法可以处理连续数据,采用信息增益率,而不是信息增益.理解信息增益,需要先看一下信息熵.1.2 信息熵信息熵是随机变量的期望.度量信息的不确定程度.信息的熵越大,信息就越不容易搞…

决策树 -- ID3算法小结

ID3算法(Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代),是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法:简单理论是越是小型的决策树越优于大的决策树. 算法归纳: 1.使用所有没有使用的属性并计算与之相关的样本熵值: 2.选取其中熵值最小的属性 3.生成包含该属性的节点 4.使用新的分支表继续前面步骤 ID3算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类:所以归根结底,是为了从一堆数据中生成决策树而采取的一种归纳方式: …

决策树-预测隐形眼镜类型（ID3算法，C4.5算法，CART算法，GINI指数,剪枝，随机森林）

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.…