前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法. 它之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它 是如何工作的. K-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义,决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解. 决策树很多任务都 是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列 规则,机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则.专家系统中经常使用决策树,…

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2…

决策树是一种基本的分类与回归方法.分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由结点和有向边组成.结点由两种类型,内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类. 1. 基础知识 熵 在信息学和概率统计中,熵(entropy)是表示随机变量不确定性的度量.设\(X\)是一个取有限个值得离散随机变量,其概率分布为:\[P(X = x_i) = p_i, i = 1,2,3,...,n\] 则随机变量\(X\)的熵定义为:\[H(X) = - \sum_{i=1}^{n}p_i\log{p_i…

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1. 算法背景介绍 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.它是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类.这样的机器学习就被称之为监督学习.C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种.下面给出一个数据集作为算法例子的基础,比如有这么一个数据集,如下: 我们将以这个数据集作讨论的基础.进行分类的目的就是根据某一天的天气状态,如天气,温度,湿度,是否刮风,来…

转载于:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html (楼主总结的很好,就拿来主义了,不顾以后还是多像楼主学习) 决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了.它既可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时也特别适合集成学习比如随机森林.本文就对决策树算法原理做一个总结,上篇对ID3, C4.5的算法思想做了总结,下篇重点对CART算法做一个详细的介绍.决策树根据一步步地属性分类可以将整个特征空间进行划分,从而区别出不同的分类样本 1. 决策树ID…

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…

1 引言 上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而本文要说的CART(classification and regression tree)决策树不仅能用于分类问题,也能用于回归问题. 与ID3算法和C4.5算法相比,CART 还有个特性就是其所有非叶子结点都只有两个子树,也就是说在根据特征属性分裂数据集时,无论该特征属性有多少个可能取值,都只有两种选择——‘是’和‘否’,以上文中判断是否是程序员数据集为例,如果根据近视程度进行分裂,可以将数据集分为{…

1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法,可以分为分类树和回归树两类,分类树处理离散变量的,回归树是处理连续变量. 样本一般都有很多个特征,有的特征对分类起很大的作用,有的特征对分类作用很小,甚至没有作用.如决定是否对一个人贷款是,这个人的信用记录.收入等就是主要的判断依据,而性别.婚姻状况等等就是次要的判断依据.决策树构建的过程,就是根据特征的决定性程度,先使用决定性程度高的特征分类,再使用决定性程度低的特征分类,这样构建出一棵倒立的树,就是我们需要的决策树模型,…