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…

决策树算法原理(ID3,C4.5) CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归.对这些问题,CART(Classification And Regression Tree)做了改进,可以处理分类,也可以处理回归. 1. CART分类树算法的最优特征选择方法 ID3中使用了信息增益选择特征,增益大优先选择.C4.5中,采用信息增益比选择特征,减少因特征值多导致信息增益…

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…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

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…

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…

github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 决策树   决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法(本文主要是描述分类方法),是基于树结构进行决策的,可以将其认为是if-then规则的集合.一般的,一棵决策树包含一个根节点.若干内部节点和若干叶节点.其中根节点包含所有样本点,内部节点作为划分节点(属性测试),叶节点对应于决策结果.   用决策树进行分类,是从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点,若该子节点仍为划分节点,则…

0 引言 决策树的目的在于构造一颗树像下面这样的树. 图1 图2 1. 如何构造呢? 1.1   参考资料.       本例以图2为例,并参考了以下资料. (1) http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2196631.html  写的东西非常经典. (2) http://blog.sina.com.cn/s/blog_67bc5aa60100qays.html (3)机器学习(Tom.Mitchell著) 第三章 决策树,里面详细介绍了信息…

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis 1 Sunny Hot High Weak No 2 Sunny Hot High Strong No 3 Overcast Hot High Weak Yes 4 Rain Mild High Weak Yes 5 Rain Cool Normal Weak Yes 6 Rain Cool Normal Strong No 7 Overcast Cool Normal Strong Yes 8 S…

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…