[梁山好汉说IT] 熵的概念 & 决策树ID3如何选择子树 0x00 摘要 记录对概念的理解,用梁山好汉做例子来检验是否理解正确. 0x01 IT概念 1. 事物的信息和信息熵 1.1 事物的信息(信息量越大确定性越大) 信息会改变你对事物的未知度和好奇心.信息量越大,你对事物越了解,进而你对事物的好奇心也会降低,因为你对事物的确定性越高.如果你确定一件事件的发生概率是100%,你认为这件事情的信息量为0——可不是吗,既然都确定了,就没有信息量了:相反,如果你不确定这件事,你需要通过各种方式去了

此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式: P为正例,Q为反例 Entropy(S)   = PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算: Gain(S,Sv) = Entropy(S) - (|Sv|/|S|)ΣEntropy(Sv); 举例: 转化数据输入: 5 14 Outlook Sunny Sunny Overcast Rain Rain Rain Overcast Sunny Sunny Rain Sunny Overcast Overcast Rai

Decision Tree 及实现 标签: 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报  分类: Data Mining(25)  Python(24)  Machine Learning(46)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树),分为以下几个步骤: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feat

决策树 熵的定义 如果一个随机变量X的可能取值为X={x1,x2,..,xk},其概率分布为P(X=x)=pi(i=1,2,...,n),则随机变量X的熵定义为\(H(x) = -\sum{p(x)logp(x)}=\sum{p(x)log{\frac{1}{p(x)}}}\).需要注意的是,熵越大,随机变量的不确定性就越大. 当n = 2的时候,\(H(p)=-plogp-(1-p)log(1-p)\)也就是交叉熵的损失函数. 条件熵 条件熵主要是用来计算,在莫一列数据X选中的条件下,其标签Y

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i

本文转自:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/05/17/2539023.html 最近在研究规则引擎,需要学习决策树.决策表等算法.发现篇好文对我这个初学者很有指导价值,先转再细品. 1. 什么是决策树 咱们直接切入正题.所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树. 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

在完成了K临近之后,今天我们开始下一个算法--->决策树算法. 一.决策树基础知识 如果突然问你"有一个陌生人叫X,Ta今天需要带伞吗?", 你一定会觉得这个问题就像告诉你"两千米外有一个超市,问超市里面有多少卷卫生纸"一样突兀. 可能几秒钟之后你会说"这要依情况而定, 如果今天烈日炎炎并且X是一个皮肤白皙的中国姑娘,或者外面下着大雨并且X是一个不得不去步行上班的屌丝码农, 那么Ta今天需要带伞, 否则不要." 当谈及这个看似无聊的问题的时

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议 决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器 缺点:可能会发生过度匹配问题 使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别

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

      ID3算法(Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代),是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法:简单理论是越是小型的决策树越优于大的决策树. 算法归纳: 1.使用所有没有使用的属性并计算与之相关的样本熵值: 2.选取其中熵值最小的属性 3.生成包含该属性的节点 4.使用新的分支表继续前面步骤   ID3算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类:所以归根结底,是为了从一堆数据中生成决策树而采取的一种归纳方式:  

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个树叶节点存

以下对GBDT的介绍深入浅出,非常易懂 转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被

关于对信息.熵.信息增益是信息论里的概念,是对数据处理的量化,这几个概念主要是在决策树里用到的概念,因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择,这几个概念比较抽象,我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说,接下来开始对这几个概念解释,防止自己忘记的同时,望对其他人有个借鉴的作用,如有错误还请指出. 1.信息 这个是熵和信息增益的基础概念,我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为是一用名称,就比如‘鸡‘(加引号意思是说这个是名称)是用来修饰鸡(没加引号是说存在的动物即鸡),‘狗’是

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

package DecisionTree; import java.io.*; import java.util.*; public class ID3 { //节点类 public class DTNode { private String attribute; private HashMap<String, DTNode> children = new HashMap<String, DTNode>(); public String getAttribute() { retur

上一节我们学习knn,kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义,而使用决策树处理分类问题,优势就在于数据形式非常容易理解. 决策树的算法有很多,有CART.ID3和C4.5等,其中ID3和C4.5都是基于信息熵的,也是我们今天的学习内容,主要是根据通过信息熵划分数据集,再进入递归构造决策树的过程. 1. 信息熵 熵最初被用在热力学方面的,由热力学第二定律,熵是用来对一个系统可以达到的状态数的一个度量,能达到的状态数越多熵越大.香农1948年的一篇论文<A Mathematical Theory