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…

ID3决策树优先选择信息增益大的属性来对样本进行划分,但是这样的分裂节点方法有一个很大的缺点,当一个属性可取值数目较多时,可能在这个属性对应值下的样本只有一个或者很少个,此时它的信息增益将很高,ID3会认为这个属性很适合划分,但实际情况下叫多属性的取值会使模型的泛化能力较差,所以C4.5不采用信息增益作为划分依据,而是采用信息增益率作为划分依据.但是仍不能完全解决以上问题,而是有所改善,这个时候引入了CART树,它使用gini系数作为节点的分裂依据.…

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(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…

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…

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…

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…