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21篇文章,我们一起来看一个新的模型--决策树. 决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型,非常直观容易理解,并且和数据结构的结合很紧密.我们学习的门槛也很低,相比于那些动辄一堆公式的模型来说,实在是简单得多. 其实我们生活当中经常在用决策树,只是我们自己没有发现.决策树的本质就是一堆if-else的组合,举个经典的例子,比如我们去小摊子上买西瓜.水果摊的小贩都是怎么做的?拿起西瓜翻滚一圈,看一眼,然后伸

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

from math import log import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import operator #计算给定数据集的香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} for featVec in dataSet: #| currentLabel = featVec[-1] #| if currentLabel not

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

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

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

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

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

1.简单概念描述 决策树的类型有很多,有CART.ID3和C4.5等,其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的,这里不做详解,而ID3和C4.5都是基于信息熵的,它们两个得到的结果都是一样的,本次定义主要针对ID3算法.下面我们介绍信息熵的定义. p(ai):事件ai发生的概率 I(ai)=-log2(p(ai)):表示为事件ai的不确定程度,称为ai的自信息量 H=sum(p(ai)*I(ai)):称为信源S的平均信息量—信息熵 Gain = BaseEntropy – newEntropy

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)

决策树 (Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成 决策树 来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称 决策树 .在机器学习中,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.Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵.这一度量是基于信息学理论中熵的概念,本文着重讲ID3算法. 假设存

决策树的ID3算法基于信息增益来选择最优特征,于是自己实现了一把,直接上代码. """ CreateTime : 2019/3/3 22:19 Author : X Filename : decision_tree.py """ import pandas as pd from math import log2 def create_data_set(): """Create 8 * 3 data set. two

已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树 流感训练数据集 No. 头痛 肌肉痛 体温 患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先

      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:  

Contents      1. 决策树的基本认识      2. ID3算法介绍      3. 信息熵与信息增益      4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识    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

已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树 流感训练数据集 No. 头痛 肌肉痛 体温 患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先

1.决策树的作用 主要用于解决分类问题的一种算法 2.建立决策树的3中常用算法 1).ID3--->信息增益 2).c4.5--> 信息增益率 4).CART Gini系数 3.提出问题: ID3算法中,选择根节点时为什么要使得信息增益最大的特征呢? ***************************后续内容均为更好的理解3中所提出的的问题展开**************************** 4.ID3算法的理解 如何更好的理解决策树的建立原理呢:我想从下图的层次去理解决策树的原理

原理解析 KNN-全称K-Nearest Neighbor,最近邻算法,可以做分类任务,也可以做回归任务,KNN是一种简单的机器学习方法,它没有传统意义上训练和学习过程,实现流程如下: 1.在训练数据集中,找到和需要预测样本最近邻的K个实例: 2.分别统计这K个实例所属的类别,最多的那个类别就是样本预测的类别(多数表决法): 对于回归任务而言,则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法): 因此,该算法的几个重点在于: 1.K值的选取,K值的不同直接会导致最终结果的不同: 选择较小的k值,就相当

1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程3.KNN算法pyhton代码实现如下: (1)解决分类问题的代码如下:#1-1输入任意的自定义数据集