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

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一

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22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算

版本说明 Python version: 3.6.6 |Anaconda, Inc.| (default, Jun 28 2018, 11:21:07) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] NumPy version:1.17.4 pandas version:0.25.3 scikit-learn version:0.19.0 graphviz version:0.13.2 scipy version:1.3.3 matplotlib version:3.1.2 IPyth

网上的内容感觉又多又乱,自己写一篇决策树算法.希望对别人有所启发,对自己也是一种进步. 决策树 须知概念 信息熵 & 信息增益 熵: 熵(entropy)指的是体系的混乱的程度,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量. 信息熵(香农熵): 是一种信息的度量方式,表示信息的混乱程度,也就是说:信息越有序,信息熵越低.例如:火柴有序放在火柴盒里,熵值很低,相反,熵值很高. 信息增益: 在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益. 决策树 开发流程 收集数据:可以使用任何方法

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

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类

决策树是既可以作为分类算法,又可以作为回归算法,而且在经常被用作为集成算法中的基学习器.决策树是一种很古老的算法,也是很好理解的一种算法,构建决策树的过程本质上是一个递归的过程,采用if-then的规则进行递归(可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程),关于递归的终止条件有三种情形: 1)当前节点包含的样本属于同一类,则无需划分,该节点作为叶子节点,该节点输出的类别为样本的类别 2)该节点包含的样本集合为空,不能划分 3)当前属性集为空,则无法划分,该节点作为叶子节点,该节点的输出

决策树模型 优点:高效简单.易于理解,可以处理不相关特征. 缺点:容易过拟合,训练集在特征上是完备的 决策树过程:特征选择.划分数据集.构建决策树.决策树剪枝 决策树选择最优的划分特征,将数据集按照最优划分特征的取值划分成不同的子集,然后依次对子集重复上述步骤,指导子集中数据都归属于同一个类别,或者没有特征可以再划分了. 特征选择通常有三种方法: ID3——信息信息 C4.5——信息增益比 CART——基尼指数 一.信息增益 首先信息论中熵表示随机变量不确定性度量,熵越大,不确定性越大. 熵的定

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以

今天,我们介绍的机器学习算法叫决策树. 跟之前一样,介绍算法之前先举一个案例,然后看一下如何用算法去解决案例中的问题. 我把案例简述一下:某公司开发了一款游戏,并且得到了一些用户的数据.如下所示: 图上每个图形表示一个用户,横坐标是年龄,纵坐标是性别.红色表示该用户喜欢这款游戏,蓝色表示该用户不喜欢这款游戏.比如,右下角这个蓝色方框,代表的是一个五六十岁的女士.蓝色表示她不喜欢这款游戏.再比如,左上角的红色三角形,代表的是一个十来岁的男孩.红色表示他喜欢这款游戏. 现在有个新用户,用绿色所示.这

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍 关于EMF EMF(全称Eclipse Modeling Framework),是Eclipse组织推出的建模框架.它能够帮助软件开发人员将模型(UML, XSD等)转换成为健壮且功能丰富的Java代码.通过使用E

YII2框架动态创建表模型 在YII2中,每个表对应一个model类 在开发过程中,我们在填写一个大型表单的时候,表单里有N个select下拉列表,每个下拉select来自于不同的表: 如果要在程序里用实例化引入这些model类,估计又是N个use引用,而且还需要写查询方法. 所以铁牛在使用过程中,就思考能否创建动态表模型来应用到我们的开发中. 代码见下: namespace backend\classes; //创建动态表模型 //在使用调用某些表数据的时候,勿需创建模型既可调用表数据,生成s

原文:[ASP.NET Web API教程]2.3.2 创建域模型 Part 2: Creating the Domain Models 第2部分:创建域模型 本文引自:http://www.asp.net/web-api/overview/creating-web-apis/using-web-api-with-entity-fram ework/using-web-api-with-entity-framework,-part-2 Add Models 添加模型 There are thre

删除model.ex 创建玩家模型 player.ex, 简单化,只有唯一标识,昵称,金币,够用了. 选择 map 代表数据,是为了扩展数据结构,方便增加功能.struct也是可以的. add_num 和 cost_num 存粹是为了简化代码 一系列的get/set 是为了操作玩家数据用的(也可以减少代码吧) defmodule Player do def init do %{ id: 0, # 唯一标识 name: "", # 昵称 gold: 0, # 金币 } end def g

创建简单模型 您可以使用 Simulink® 对系统建模,然后仿真该系统的动态行为.Simulink 允许您创建模块图,图中的各个连接模块代表系统的各个部分,信号代表这些模块之间的输入/输出关系.Simulink 的主要功能是对系统各个组件随时间流逝的行为变化进行仿真.简单来讲就是:采用一个时钟,按时间确定各个模块的仿真顺序,并在仿真过程中依次将在上一个模块图中计算得出的输出传播到下一个模块,直至最后一个模块.假设有一个打开加热器的开关.在每个时间步中,Simulink 必须计算开关的输出,将该

1.安装与配置python3.6+flask+mysql数据库 (1)下载安装MySQL数据库 (2)下载安装MySQL-python 中间件 (3)pip install flask-sqlalchemy (Python的ORM框架SQLAlchemy) 2.mysql创建数据库 3.数据库配置信息config.py SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/mis_db?charset=utf8' SQLA

当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时,使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数.此时需要利用优化的极大似然估计:EM算法. 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数.由于直观原因,采用一维高斯分布. 一维高斯分布的概率密度函数表示为: 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布: 其中:k 表示一共有 k 个子分布,.为什么累加之和为 1?因为哪怕是混合模型也表示一个概率密度,从负无穷到正无穷积分概率为 1,所以只有累加之和为 1才能保证,很简单的推导. 设总体 ξ,总体服从

单一标准的决策树:会根每维特征对预测结果的影响程度进行排序,进而决定不同特征从上至下构建分类节点的顺序.Random Forest Classifier:使用相同的训练样本同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则做出最终的分类决策.随机选取特征.GBDT:按照一定次序搭建多个分类模型,模型之间存在依赖关系,一般,每一个后续加入的模型都需要对集成模型的综合性能有所贡献,最终期望整合多个弱分类器,搭建出具有更强分类能力的模型. #coding=utf8 # 导入panda

ChemDraw作为一款很受大家欢迎的化学绘图软件,其在绘制平面化学方面的功能已经非常的强大了,其实它也可以绘制3D图形.Chem 3D就是绘制3D图形的重要组件.而且为了满足不同的用户绘图的需求,可以给大家提供三种方法来绘制3D图形.有的方法需要绘制者对化学立体模型的结构比较熟悉,有的要求对化学式比较熟悉,绘制者可以根据自己的实际情况选择绘制方法.下面就来给大家分享一下Chem 3D中怎么创建立体模型? 原文:http://www.chemdraw.com.cn/ruheshiyong/lit