决策树算法——ID3

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决策树算法——ID3

决策树算法是一种有监督的分类学习算法.利用经验数据建立最优分类树,再用分类树预测未知数据. 例子:利用学生上课与作业状态预测考试成绩. 上述例子包含两个可以观测的属性:上课是否认真,作业是否认真,并以此预测考试成绩.针对经验数据,我们可以建立两种分类树两棵树都能对经验数据正确分类,实际上第二棵树更好,原因是什么呢?在此,我们介绍ID3分类算法. 1.信息熵例如,我们想要获取球队比赛胜负的信息:中国队vs巴西队.中国队vs沙特队. 哪场比赛信息量高?答案是中国队vs沙特队.原因是中国队vs沙特…

【面试考】【入门】决策树算法ID3，C4.5和CART

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…

数据挖掘决策树算法 ID3 通俗演绎

决策树是对数据进行分类,以此达到预測的目的.该决策树方法先依据训练集数据形成决策树,假设该树不能对全部对象给出正确的分类,那么选择一些例外添�到训练集数据中,反复该过程一直到形成正确的决策集.决策树代表着决策集的树形结构. 决策树由决策结点.分支和叶子组成.决策树中最上面的结点为根结点,每一个分支是一个新的决策结点,或者是树的叶子.每一个决策结点代表一个问题或决策,通常相应于待分类对象的属性.每一个叶子结点代表一种可能的分类结果.沿决策树从上到下遍历的过程中,在每一个结点都会遇到一个測试,对每一…

ID3决策树算法原理及C++实现(其中代码转自别人的博客)

分类是数据挖掘中十分重要的组成部分.分类作为一种无监督学习方式被广泛的使用. 之前关于"数据挖掘中十大经典算法"中,基于ID3核心思想的分类算法C4.5榜上有名.所以不难看出ID3在数据分类中是多么的重要了. ID3又称为决策树算法,虽然现在广义的决策树算法不止ID3一种,但是由于ID3的重要性,习惯是还是把ID3 和决策树算法等价起来. 另外无监督学习方式我还要多说两句.无监督学习方式包括决策树算法,基于规则的分类,神经网络等.这些分类方式是初始分类已知,将样本分为训练样本和测试…

决策树算法原理(ID3，C4.5)

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…

python机器学习笔记 ID3决策树算法实战

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通…

ID3和C4.5分类决策树算法 - 数据挖掘算法（7）

(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…