Decision Tree 决策树: 决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种,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。 下面来看个范例,就能很快理解了。
1.基本概念 在正式介绍决策树的生成算法前,我们先将之前的几个概念梳理一下: 1.1 信息熵 设 X X X是一个取有限个值的离散型随机变量,其分布概率为 P ( X = x i ) = p i , i = 1 , 2 , . . . , n P(X=x_i)=p_i,i=1,2,...,n P(X=xi)=pi,i=1,2,...,n 则随机变量 X X X的熵定义为 H ( X
本文转载 http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2842490.html C4.5决策树在ID3决策树的基础之上稍作改进,请先阅读ID3决策树。 C4.5克服了ID3的2个缺点: 1.用信息增益选择属性时偏向于选择分枝比较多的属性值,即取值多的属性 2.不能处理连贯属性 Outlook Temperature Humi
C4.5算法 C4.5算法 C4.5 算法是 Ross 对ID3 算法的改进用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益而C4.5用的是信息增益率在决策树构造过程中进行剪枝对非离散数据也能处理能够对不完整数据进行处理 信息增益比(C4.5) g R ( D , A ) = g ( D , A ) H ( D ) g_{R}(D, A)=\frac{g(D, A)}{H(D)
决策树之ID3,说一个例子,就会明白,拿 Tom M .mitchen 的《Machine Learing》第三章中的例子。 我们先解释一下这张表,表中有14条实例数据,就是我们的训练数据,其中Outlook,Temperature,Humidity ,Wind称作条件属性,PlayTennis 称作是决策属性(标签)。 每一个属性都有各自的值记做:Value(Outlook)={Sunny,
一文详解,决策树从ID3算法到C4.5算法背后原理。码字不易,喜欢请点赞,谢谢!!! 一、前言 决策树算法作为数据挖掘十大经典算法之一,其实已经在日常编程中,被我们使用到了。比如,我们平时写代码的判断语句 i f − e l s e if-else if−else这个组合就是个决策树过程,但是你是否想过先用哪个 i f if if条件判断会比较好呢?这个条件确定的过程就是决策树的关键思想了。