目录 1.什么是决策树 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 2.2.评价标准是什么/如何量化评价一个特征的好坏? 2.3.信息熵.信息增益的计算 2.4.决策树构建方法 3.算法总结 @ 1.什么是决策树 决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法. 如下图所示,从左图到右图就是一个简单的,利用决策树,辅助决策的过程. 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 通过对不同特征的优先级区分判断后,优先选择优先级高的特征作为划分的特征.(如上图所示,假设优先级

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)

概述 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它是一种树形结构,所以叫决策树.它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题.决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用. 决策树的核心有三种算法: ID3:ID3 是最早提出的决策树算法,他就是利用信息增益来选择特征的. C4.5:他是 ID3 的改进版,他不是直接使用信息增益,

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

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:  

本文申明:本文原创,如有转载请申明.数据代码来自实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. Hello,又和大家见面了,今天心情出奇的好,不知道为什么.就是好...此处省略一万字...上一次和大家说了,决策树的理论部分,今天我们就来动手帮助眼科医生做一个系统,让这个系统学会给需要隐形眼睛的用户一个建议,让用户可以知道自己适合哪种眼睛.老规矩,系统先从数据中学习. 一:计算给定数据集的香浓熵 大家还记得我们上

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.

决策树笔记:使用ID3算法 决策树笔记:使用ID3算法 机器学习 先说一个偶然的想法:同样的一堆节点构成的二叉树,平衡树和非平衡树的区别,可以认为是"是否按照重要度逐渐降低"的顺序来分叉的. 其实这个也不一定局限于平衡树的解释.huffman编码就是这么干的:出现频率最高的编码一定是与root直接相连的,是层数最浅的. 什么是决策树 简单讲就是一棵多叉树,每个节点表示一个决策,它的不同分支表示依据决策结果划分的子类:子树要么仍然是决策数,要么是叶节点.叶节点表示原有label或某一个维

# 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", "

# 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", "

一  ID3算法的大致思想 基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树来进行学习的.我们首先思考的是树的构造从哪里开始,这就涉及到选择属性进行树的构造了,那么怎样选择属性呢?为了解决这个问题,我们使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力,把分类能力最好的属性作为树根节点的测试.然后为根节点属性的每个可能值产生一个分支,并把训练样例排列到适当的分支之下.然后重复整个过程,用每个分支节点关联的训练样例来选取在该点被测试的最佳属性.这形成了对合格决策树的贪婪搜索,也就是算法从不回溯重新考虑

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},

决策树的概念其实不难理解,下面一张图是某女生相亲时用到的决策树: 基本上可以理解为:一堆数据,附带若干属性,每一条记录最后都有一个分类(见或者不见),然后根据每种属性可以进行划分(比如年龄是>30还是<=30),这样构造出来的一棵树就是我们所谓的决策树了,决策的规则都在节点上,通俗易懂,分类效果好. 那为什么跟节点要用年龄,而不是长相?这里我们在实现决策树的时候采用的是ID3算法,在选择哪个属性作为节点的时候采用信息论原理,所谓的信息增益.信息增益指原有数据集的熵-按某个属性分类后数据集的熵.

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

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

数据存储文件:buycomputer.properties #数据个数 datanum=14 #属性及属性值 nodeAndAttribute=年龄:青/中/老,收入:高/中/低,学生:是/否,信誉:良/优,归类:买/不买 #数据 D1=青,高,否,良,不买 D2=青,高,否,优,不买 D3=中,高,否,良,买 D4=老,中,否,良,买 D5=老,低,是,良,买 D6=老,低,是,优,不买 D7=中,低,是,优,买 D8=青,中,否,良,不买 D9=青,低,是,良,买 D10=老,中,是,良,买

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

今天,我来讲解的是决策树.对于决策树来说,主要有两种算法:ID3算法和C4.5算法.C4.5算法是 对ID3算法的改进.今天主要先讲ID3算法,之后会讲C4.5算法和随机森林等. 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

1 简述1.1    id3是一种基于决策树的分类算法,由J.Ross Quinlan在1986年开发.id3根据信息增益,运用自顶向下的贪心策略建立决策树.信息增益用于度量某个属性对样本集合分类的好坏程度.由于采用了信息增益,id3算法建立的决策树规模比较小,查询速度快.id3算法的改进是C4.5算法,C4.5算法可以处理连续数据,采用信息增益率,而不是信息增益.理解信息增益,需要先看一下信息熵.1.2 信息熵    信息熵是随机变量的期望.度量信息的不确定程度.信息的熵越大,信息就越不容易搞