已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树 流感训练数据集 No. 头痛 肌肉痛 体温 患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先…

已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树 流感训练数据集 No. 头痛 肌肉痛 体温 患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先…

决策树的分类过程和人的决策过程比较相似,就是先挑“权重”最大的那个考虑,然后再往下细分.比如你去看医生,症状是流鼻涕,咳嗽等,那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒,接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等.决策树的过程其实也是基于极大似然估计.那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢,这里有信息增益和基尼系数两个.ID3算法采用的是信息增益这个量. 根据<统计学习方法>中的描述,G(D,A)表示数据集D在特征A的划分下的信息增益.具体公式: G(D,A)…

数据存储文件:buycomputer.properties #数据个数 datanum=14 #属性及属性值 nodeAndAttribute=年龄:青/中/老,收入:高/中/低,学生:是/否,信誉:良/优,归类:买/不买 #数据 D1=青,高,否,良,不买 D2=青,高,否,优,不买 D3=中,高,否,良,买 D4=老,中,否,良,买 D5=老,低,是,良,买 D6=老,低,是,优,不买 D7=中,低,是,优,买 D8=青,中,否,良,不买 D9=青,低,是,良,买 D10=老,中,是,良,买…

今天,我来讲解的是决策树.对于决策树来说,主要有两种算法:ID3算法和C4.5算法.C4.5算法是 对ID3算法的改进.今天主要先讲ID3算法,之后会讲C4.5算法和随机森林等. Contents      1. 决策树的基本认识      2. ID3算法介绍      3. 信息熵与信息增益      4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识    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…

ID3算法java实现 1 ID3算法概述 1.1 信息熵 熵是无序性(或不确定性)的度量指标.假如事件A的全概率划分是(A1,A2,...,An),每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn).那信息熵定义为: 通常以2为底数.所以信息熵的单位是bit. 1.2 决策树 决策树是以实例为基础的归纳学习算法.它从一组无次序.无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则.它採用自顶向下的递归方式.在决策树的内部结点进行属性值的比較,并依据不同的属性值从该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类.从根…

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput…

      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:  …

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.…

决策树笔记:使用ID3算法 决策树笔记:使用ID3算法 机器学习 先说一个偶然的想法:同样的一堆节点构成的二叉树,平衡树和非平衡树的区别,可以认为是"是否按照重要度逐渐降低"的顺序来分叉的. 其实这个也不一定局限于平衡树的解释.huffman编码就是这么干的:出现频率最高的编码一定是与root直接相连的,是层数最浅的. 什么是决策树 简单讲就是一棵多叉树,每个节点表示一个决策,它的不同分支表示依据决策结果划分的子类:子树要么仍然是决策数,要么是叶节点.叶节点表示原有label或某一个维…