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…

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…

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…

注释:之前从未接触过决策树,直接上手对着书看源码,有点难,确实有点难-- 本代码是基于ID3编写,之后的ID4.5和CART等还没学习到 一.决策树的原理 没有看网上原理,直接看源码懂得原理,下面是我一个抛砖引玉的例子: 太丑了,在Linux下面操作实在不习惯,用的Kolourpqint画板也不好用,凑合看吧! 假设有两个特征:no surfing .Flippers ,一个结果:Fish 现在假如给你一个测试:no surfing = 1, Flippers=0, 如何知道Fish的结果?太简…

目录 决策树ID3算法 一.决策树ID3算法学习目标 二.决策树引入 三.决策树ID3算法详解 3.1 if-else和决策树 3.2 信息增益 四.决策树ID3算法流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程 五.决策树ID3算法优缺点 5.1 优点 5.2 缺点 六.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ID3算法 决策树(decision…

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同…

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput…

ID3分类算法的编码实现 <?php /* *决策树ID3算法(分类算法的实现) */ /* *求信息增益Grain(S1,S2) */ //-------------------------------------------------------------------- function Grain($train,$attriname,$flagsyes,$flagsno) { $attributename = array(NULL);//用来存放属性$attriname不同的属性值 a…

决策树---ID3算法   决策树: 以天气数据库的训练数据为例. Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny 85 85 FALSE no sunny 80 90 TRUE no overcast 83 86 FALSE yes rainy 70 96 FALSE yes rainy 68 80 FALSE yes rainy 65 70 TRUE no overcast 64 65 TRUE yes sunny 72 95 FALSE…

一.编写计算历史数据的经验熵函数 from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} for elem in dataSet: #遍历数据集中每条样本的类别标签,统计每类标签的数量 currentLabel = elem[-1] if currentLabel not in labelCounts.keys(): #如果当前标签不在字典的key值中,则初始化该标签…