决策树是日常建模中使用最普遍的模型之一,在SAS中,除了可以通过EM模块建立决策树模型外,还可以通过SAS代码实现.决策树模型在SAS系统中对应的过程为Proc split或Proc hpsplit,两者基本一样,后者效率更高,但在SAS help都查不到这两个过程步,本文参考相关资料主要介绍Proc split过程.其语法结构为: ​Proc split options; Code options; Decision decdata options; Describe options; Fre

信息熵与信息增益(IE, Information Entropy; IG, Information Gain) 信息增益是机器学习中特征选择的关键指标,而学习信息增益前,需要先了解信息熵和条件熵这两个重要概念. 信息熵(信息量) 信息熵的意思就是一个变量i(就是这里的类别)可能的变化越多(只和值的种类多少以及发生概率有关,反而跟变量具体的取值没有任何关系),它携带的信息量就越大(因为是相加累计),这里就是类别变量i的信息熵越大. 系统越是有序,信息熵就越低:反之,一个系统越乱,信息熵就越高.所以

SAS  操作数据集的观测 1. SAS表达式 表达式是操作数和操作符的序列,该序列会形成一组可执行并产生 结果值的指令.其中,操作数可以是常量.变量或表达式:操作符是表 示比较.数学计算或逻辑运算的符号,也可以是SAS函数或者括号组. 在SAS程序语句中,创建变量.赋值.求新值.转换变量和执行条件处理都会用到表达式. 1.操作数 操作数可以是常量.变量或表达式.SAS常量是表示一个固定值的 数字或字符串.常量可用作许多SAS语句的表达式,包括变量赋值语句 和IF-THEN语句,还可作为特定选项

SAS数据集是存储在SAS逻辑库中.由SAS创建和处理的SAS文件,是SAS存储数据的主要方式.SAS数据集包含以表的观测(行)和 变量(列)为形式存在的数据值,以及用以描述变量类型.长度和创建该数据集时所使用的引擎等信息的描述信息.根据其是否包含真正的数据值,SAS数据集可分为SAS数据文件和SAS视图.SAS数据文件包含 数据和描述信息,在逻辑库中的成员类型是DATA:而SAS视图不包含 数据值,是指向其他数据源的虚数据集,成员类型是VIEW.下面分别 介绍SAS数据集的文件内容.命名,各种

SAS常用函数 一.数学函数  ABS(x) 求x的绝对值. MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个. MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个. MOD(x,y) 求x除以y的余数. SQRT(x) 求x的平方根. ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650. CEIL(x) 求大于等于x的最小整数.当x为整数时就

当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设.在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小.因为这时概率分布的信息熵最大,所以称之为“最大熵法”.最大熵法在数学形式上很漂亮,但是实现起来比较复杂,但把它运用于金融领域的诱惑也比较大,比如说决定股票涨落的因素可能有几十甚至上百种,而最大熵方法恰恰能找到一个同时满足成千上万种不同条件的模型. 这里我们先不讨论算法(这里用的是ID3/C4.5),把一棵决策树建立起来再说.我们要建立的决

统计了14天的气象数据D(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play).如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE,判断一下会不会去打球. outlook temperature humidity windy play sunny hot high FALSE no sunny hot high TRUE no overcast hot high FALSE yes rainy mild high

1.简介 数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者. Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环

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.

(转) http://baidutech.blog.51cto.com/4114344/1033714/ 1.简介 数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者. Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Env

决策树之C4.5算法 一.C4.5算法概述 C4.5算法是最常用的决策树算法,因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算法进行了改进和补充. 改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足. C4.5算法选择决策属性的度量标准是增益比率gain ratio(Quinlan 1986).增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和分裂信息度量Splitlnformation(S,A)来共同定义的.为防遗忘,在此贴出信息熵和和信息

# -*- coding: utf-8 -*- import copy from numpy import * import math class ID3DTree(object): def __init__(self): self.tree = {} self.dataSet = [] self.labels = [] def loadDataSet(self, path, labels): recordlist = [] fp = open(path, "rb") # 读取文件内容

再看<MATLAB数据分析与挖掘实战>,简单总结下今天看到的经典的决策树算法——ID3. ID3:在决策树的各级节点上,使用信息增益的方法作为属性的选择标准,来帮助确定生成每个节点时所应采取的合适属性. 关于信息增益,知乎上这个回答也讲的很不错.信息增益=熵 - 条件熵,信息增益越大,说明该条件对事件确定性的影响越大.所以,在决策树中,我们将信息增益值作为测试属性.把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集. 基本流程: ·对当前样本,计算所有属性的信息增益,并将信息增益作为测试属性: ·若子

# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab def createDataSet(): #贷款申请样本数据表 dataset = [["青年", "否", "否", "一般", "拒绝"], ["青年", "否", "否", "

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

初试weka数据挖掘 Posted on 2013-09-07 13:26 DM张朋飞 阅读(321) 评论(7) 编辑 收藏 偶然间在网上看到了一篇关于weka好的博文,就记录了下来…… weka下载地址为http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html 读者有时候看到两个图片并列,其中一个是原文的,另一个是我实验时打开的. 一.引入 数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很

Learning to Rank是采用机器学习算法,通过训练模型来解决排序问题,在Information Retrieval,Natural Language Processing,Data Mining等领域有着很多应用. 1. 排序问题 如图 Fig.1 所示,在信息检索中,给定一个query,搜索引擎会召回一系列相关的Documents(通过term匹配,keyword匹配,或者semantic匹配的方法),然后便需要对这些召回的Documents进行排序,最后将Top N的Documen

1. C4.5算法简介 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

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

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

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