本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算…

目录 决策树C4.5算法 一.决策树C4.5算法学习目标 二.决策树C4.5算法详解 2.1 连续特征值离散化 2.2 信息增益比 2.3 剪枝 2.4 特征值加权 三.决策树C4.5算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.决策树C4.5算法的优缺点 4.1 优点 4.2 缺点 五.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 决策树C4.5算…

决策树c4.5算法是在决策树ID3上面演变而来. 在ID3中: 信息增益 按属性A划分数据集S的信息增益Gain(S,A)为样本集S的熵减去按属性A划分S后的样本子集的熵,即 在此基础上,C4.5计算如下: 分裂信息 利用引入属性的分裂信息来调节信息增益 信息增益率 信息增益率将分裂信息作为分母,属性取值数目越大,分裂信息值越大,从而部分抵消了属性取值数目所带来的影响. 相比ID3直接使用信息熵的增益选取最佳属性,避免因某属性有较多分类取值因而有较大的信息熵,从而更容易被选中作为划分属性的情况.…

第一部分:简介 ID3和C4.5算法都是被Quinlan提出的,用于分类模型,也被叫做决策树.我们给一组数据,每一行数据都含有相同的结构,包含了一系列的attribute/value对. 其中一个属性代表了记录的类别.决策树的问题是对那些没有类别属性的记录预测出正确的类别.一般,类别属性取值为true或者false,yes或者no,success或者faliure. 举例来看,我们这有一些数据是是否打高尔夫球和天气条件的关系.类别属性是是否打高尔夫.非类别属性具体如下: ATTRIBUTE  …

一.算法流程 step1:计算信息熵 step2: 划分数据集 step3: 创建决策树 step4: 利用决策树分类 二.信息熵Entropy.信息增益Gain 重点:选择一个属性进行分支.注意信息熵计算公式. 决策树作为典型的分类算法,基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和,构造决策树.信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差. 1.信息熵计算公式 Pi为子集合中不同性(二元分类即正样例和负样例)的样例的比例.其中n代表有n个分类类别(比如假设是二分类问题,那么n=2).分别…

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型 决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

一.概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进,ID3选择(属性)树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点.而C4.5引入了新概念"信息增益率",C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点. 二.信息增益 以上公式是求信息增益率(ID3的知识点) 三.信息增益率 信息增益率是在求出信息增益值在除以. 例如下面公式为求属性为"outlook"的值: 四.C4.5的完整代码 from numpy import * from scipy import * from mat…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第21篇文章,我们一起来看一个新的模型--决策树. 决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型,非常直观容易理解,并且和数据结构的结合很紧密.我们学习的门槛也很低,相比于那些动辄一堆公式的模型来说,实在是简单得多. 其实我们生活当中经常在用决策树,只是我们自己没有发现.决策树的本质就是一堆if-else的组合,举个经典的例子,比如我们去小摊子上买西瓜.水果摊的小贩都是怎么做的?拿起西瓜翻滚一圈,看一眼,然后伸…

概述 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它是一种树形结构,所以叫决策树.它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题.决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用. 决策树的核心有三种算法: ID3:ID3 是最早提出的决策树算法,他就是利用信息增益来选择特征的. C4.5:他是 ID3 的改进版,他不是直接使用信息增益,…

C4.5是另一个分类决策树算法,是基于ID3算法的改进,改进点如下: 1.分离信息   解释:数据集通过条件属性A的分离信息,其实和ID3中的熵:   2.信息增益率   解释:Gain(A)为获的A的信息增益,C4.5中选择具有最大增益率的属性作为分裂属性:     3.C4.5中所采用的悲观剪枝法 解释:数据的内容,还没有特别理解,之后补上.     相较ID3的改进: 1.用信息增益率来选择属性,克服了使用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2.在数构造过程中进行剪枝: 3.能…