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 :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…

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…

目录 树模型原理 ID3 C4.5 CART 分类树 回归树 树创建 ID3.C4.5 多叉树 CART分类树(二叉) CART回归树 ID3 C4.5 CART 特征选择 信息增益 信息增益比 基尼不纯度 连续值处理 只能处理离散值 二分 二分 树形式 多叉 多叉 二叉树 剪枝 无 有 有 适用问题 分类 分类 分类/回归 关于特征选择方式与熵? 熵反映了信息量大小(混乱程度),熵越大信息量越大.我们的目标是熵减少方向 树模型原理 ID3 (1)计算数据集D 的经验熵 H(D) \[H(D)=…

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一…

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…

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…

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而…

ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益. 假设我们有一个样本集,里面每个样本都有自己的分类结果. 而信息熵可以理解为:“样本集中分类结果的平均不确定性”,俗称信息的纯度. 即熵值越大,不确定性也越大. 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类结果,里面某一种结果的“不确定性”计算公式如下 其中 x:为按照某特征分类后的第x种分类结果 p(x):表示该分类结果样本集在总样本集中的所占比例. Dx:表示样本结果为x的样本数量. D:表示样本的总数量 可看出某一种分类结果在总样…