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)=…

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.…

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通…

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…

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…

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…

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…

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…

个人分类: 机器学习 本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述 其中: 这里写图片描述 上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述 可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋…