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…

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…

ID3具有一定的局限性,即信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多,条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小,信息增量就越大),C4.5通过选择最大的信息增益率 gain ratio 来选择节点可以解决该问题.并且C4.5算法可以处理连续和有缺失值的数据. C4.5与ID3在实现过程中,不同之处在于将计算信息增益的函数改为计算信息增益率. 譬如,对于上一个例子中的湿度这一项的取值改为: Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis 1 Sun…

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.…

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…

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…

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…

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…