机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 机器学习中,决策树是一个预测模型:他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶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,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出. 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测. 一.决策树与ID3概述1.决策树 决策树,其结构和树非常相似,因此得其名决策树.决…

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…

决策树之C4.5算法 一.C4.5算法概述 C4.5算法是最常用的决策树算法,因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算法进行了改进和补充. 改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足. C4.5算法选择决策属性的度量标准是增益比率gain ratio(Quinlan 1986).增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和分裂信息度量Splitlnformation(S,A)来共同定义的.为防遗忘,在此贴出信息熵和和信息…

决策树之系列二—C4.5原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9435712.html ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益,信息增益反映的是,在给定一个条件以后,不确定性减少的程度, 这必然是分得越细的数据集确定性更高,也就是条件熵越小,信息增益越大.为了解决这个问题,C4.5就应运而生,它采用信息增益率来作为选择分支的…

机器学习实战 -- 决策树(ID3)   ID3是什么我也不知道,不急,知道他是干什么的就行   ID3是最经典最基础的一种决策树算法,他会将每一个特征都设为决策节点,有时候,一个数据集中,某些特征属性是不必要的或者说信息熵增加的很少,这种决策信息是可以合并的修剪的,但是ID3算法并不会这么做   决策树的核心论点是香农信息论,借此理论得出某种分类情况下的信息熵     某种决策下,分类趋向于统一,则香农熵很小(熵描述杂乱无序的程度,如果'YES', 'NO' 可能性对半分,那么这个分类决策最终…

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…

决策树<Decision Tree>是一种预測模型,它由决策节点,分支和叶节点三个部分组成. 决策节点代表一个样本測试,通常代表待分类样本的某个属性,在该属性上的不同測试结果代表一个分支:分支表示某个决策节点的不同取值.每一个叶节点代表一种可能的分类结果. 使用训练集对决策树算法进行训练,得到一个决策树模型.利用模型对未知样本(类别未知)的类别推断时.从决策树根节点開始,从上到下搜索,直到沿某分支到达叶节点,叶节点的类别标签就是该未知样本的类别. 网上有个样例能够非常形象的说明利用决策树决策的…

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. 决策树特点: 1)优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 2)缺点:可能会产生过度匹配问题. 3)适用数据类型:数值型和标称型. 2. 一般流程: 1)收集数据:可以使用任何方法: 2)准备数据:构造树算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化: 3)分析数据:可以使用任何方法,构造树完成后,我们应该坚持图形是否符合预期: 4)训练算法:构造树的数据结构: a. 在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益. 熵定义为信息的期望值,可…

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…