Python实现ID3(信息增益) 运行环境 Pyhton3 treePlotter模块(画图所需,不画图可不必) matplotlib(如果使用上面的模块必须) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否建树完成 su=>subroutine: 递归建树 op3=>operation: 选择熵最大的为判决点 op4=>ope…

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},…

参考: 统计学习方法>第五章决策树]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现     有完整程序     决策树(ID3.C4.5.CART.随机森林)    对决策树的python实现进行了详细的介绍 用Python开始机器学习(2:决策树分类算法)     特别 决策树(三)--完整总结(ID3,C4.5,CART,剪枝,替代)   理论   #coding:utf-8 # ID3算法,建立决策树 import numpy as np i…

决策树的分类过程和人的决策过程比较相似,就是先挑“权重”最大的那个考虑,然后再往下细分.比如你去看医生,症状是流鼻涕,咳嗽等,那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒,接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等.决策树的过程其实也是基于极大似然估计.那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢,这里有信息增益和基尼系数两个.ID3算法采用的是信息增益这个量. 根据<统计学习方法>中的描述,G(D,A)表示数据集D在特征A的划分下的信息增益.具体公式: G(D,A)…

什么是ID3 MP3是音频文件最流行的格式,它的全称是 MPEG layer III.但是这种格式不支持对于音频内容的描述信息,包括歌曲名称.演唱者.专辑等等. 因此在1996年,Eric Kemp在Studio 3项目中提出了ID3的解决方案.ID3全称是Identity of MP3,其解决方案是在音频文件末尾附加一串数据,包含关于歌曲的名称.歌手.图片的信息.为了方便检测,数据的长度固定为128bytes.这个版本的解决方案称为 ID3v1. Michael Mutschler 在 199…

1. 介绍         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/分类,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 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大优点: 1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析: 2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超…

tree based ensemble algorithms 主要介绍以下几种ensemble的分类器(tree based algorithms) xgboost lightGBM: 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 GBDT(Gradient Boosting Decison Tree) 随机森林 Why is it called random forest 决策树 tree based ensemble algorithms 原始的Boost算法是在算法开始的时候,为每个样本赋上一个权重…

ID3,C4.5决策树的生成: 输入:训练集D,特征集A,阈值eps, 输出:决策树T 若D中所有样本属于同一类Ck,则T为单节点树,将类Ck作为该结点的类标记,返回T: 若A为空集,即没有特征作为划分依据,则T为单节点树,并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记,返回T: 否则,计算A中各特征对D的信息增益(ID3)/信息增益比(C4.5),选择信息增益最大的特征Ag: 若Ag的信息增益(比)小于阈值eps,则置T为单节点树,并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记,返回T: 否则,依…

一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件:二分类问题(只用来构建二叉树) 分支方法:对于连续特征的情况:比较阈值,高于某个阈值就属于某一类,低于某个阈值属于另一类.对于离散特征:抽取子特征,比如颜值这个特征,有帅.丑.中等三个水平,可以先分为帅和不帅的,不帅的里面再分成丑和中等的…

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 随机森林 2 bagging 3 神秘的63.2% 4 随机森林 vs bagging 5 投票策略 6 随机森林的特点 6.1 优点 6.2 bias 与 variance 6.3 随机森林降低偏差证明 为什么现在还要学习随机森林? 随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说).随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别. 随机森林(Rand…