1. 决策树(Decision Tree)-决策树原理 2. 决策树(Decision Tree)-ID3.C4.5.CART比较 1. 前言 决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.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和类空间上的条件概率分布.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型.预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类.决策树学习通常包括三个步骤:特征选择.决策树的生成和决策树的

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/25485893 协同过滤算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643

"" """ import numpy as np from math import log import operator import json #生成海洋生物数据 def createData(): data = [[1,1,'yes'], [1,1,'yes'], [1,0,'no'], [0,1,'no'], [0,1,'no']] labels=['不浮出水面可生存','脚蹼'] return data, labels #生产西瓜数据 # ==

使用的Decision Tree中,对MNIST中的灰度值进行了0/1处理,方便来进行分类和计算熵. 使用较少的测试数据测试了在对灰度值进行多分类的情况下,分类结果的正确率如何.实验结果如下. #Test change pixel data into more categories than 0/1:#int(pixel)/50: 37%#int(pixel)/64: 45.9%#int(pixel)/96: 52.3%#int(pixel)/128: 62.48%#int(pixel)/152

Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏?我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体:如是不是植物?是否会飞?能游泳不?当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确. 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的.每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decision Tree算法.判定树(Decision Tree)算法是机器学习中很重要的一种算法,有文章声

Decision Tree算法的思路是,将原始问题不断递归地细分为子问题,直到子问题直接可获得答案为止.在模型训练的过程中,根据训练集去做树的生长(Grow the tree),生长所有可能的Branches,最终达到叶子节点(leaf nodes).在预测过程中,则遍历树枝,去寻找和预测目标最相近的叶子. 构建决策树模型: 而在构建过程中的主要问题是,选择数据集的哪个feature来做分割.这里用到了Greedy Search.形象地说,每走一步,都选择当前情况下最好的路径,而不管下一步如何或

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树

前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树

决策树 -- 简介         决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的.每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树. 决策树是一种有监管学习的分类方法.决策树的生成算法有 ID3 .C4.5 和 CART(Classification And Regression Tree)等,CART的分类效果一般优于其他决策树.         决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始,待测数据与决策树

(注:本篇博文是对<统计学习方法>中决策树一章的归纳总结,下列的一些文字和图例均引自此书~) 决策树(decision tree)属于分类/回归方法.其具有可读性.可解释性.分类速度快等优点.决策树学习包含3个步骤:特征选择.决策树生成.决策树修剪(剪枝). 0 - 决策树问题 0.0 - 问题描述 假设训练集为 $$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots ,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{(n

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面三篇写了线性回归,lasso,和LARS的一些内容,这篇写一下决策树这个经典的分类算法,后面再提一提随机森林.关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术博客,本文中借用的地方我都会写清楚出处,写这篇[整理文章]的目的是对决策树的概念原理.计算方法进行梳理.本文主要参考文献的[1][2]的图片和例子.另外,[3]写的也比较仔细,

http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-decision-tree.html 以决策树作为开始,因为简单,而且也比较容易用到,当前的boosting或random forest也是常以其为基础的 决策树算法本身参考之前的blog,其实就是贪婪算法,每次切分使得数据变得最为有序   那么如何来定义有序或无序? 无序,node impurity 对于分类问题,我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度 对于回归问题,我们用方差Variance

Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree),也称为Multiple Additive Regression Tree(MART),阿里貌似叫treelink. 首先学习GBDT要有决策树的先验知识. Gradient Boosting Decision Tree,和随机森林(random forest)算法一样,也是通过组合弱学习器来形成一个强学习器.GBDT的发明

DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4581651.html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩.决策树.和分别使用AdaBoost—SAMME和AdaBoost—SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率.这个例子基于Sklearn.datasets里面的make_Hastie_10_2数据库.取了12000个数据,其

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型 决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶

http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1.      什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树).GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个,另外一个是随机森林(Random Forest),相较于GBDT要简单一些. 1.1    决策树 应用最广的分类算法之一

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

顾名思义,决策树model是树形结构,在分类中,表示基于特征对实例进行分类的过程.可以认为是"if-else"的合集,也可以认为是特征空间,类空间上条件概率分布.主要优点是分类速度快,可读性好.在学习时(training)根据loss function最小化原则建立决策树model,预测时对新数据利用决策树进行分类.常包括三个步骤*:特征选择,决策树生成,决策树剪枝.思想来源是1986年Quinlan提出的ID3算法,1993年C4.5算法,Breiman在1984年提出的CART算法

决策树是一种常见的机器学习模型.形象地说,决策树对应着我们直观上做决策的过程:经由一系列判断,得到最终决策.由此,我们引出决策树模型. 一.决策树的基本流程 决策树的跟节点包含全部样例,叶节点则对应决策结果.其它每个节点则对应一个属性测试,每个节点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到不同子节点中.决策树学习的目的是,产生一棵泛化能力强,i.e.处理未见示例能力强的决策树. 决策树的基本流程遵循分治策略.基本算法的伪码书中已经给出: 从中看出,决策树是一个递归过程,有三种情形会导致递归返回: 当

CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作为预测值:当数据集的因变量为离散型数值时,该树算法就是一个分类树,可以很好的解决分类问题.但需要注意的是,该算法是一个二叉树,即每一个非叶节点只能引伸出两个分支,所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时,该变量就有可能被多次使用. 在sklearn中我们可以用来提高决策树泛化能力的超参数主要有 - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候