使用决策树算法手动计算GOLF数据集 步骤: 1.通过信息增益率筛选分支. (1)共有4个自变量,分别计算每一个自变量的信息增益率. 首先计算outlook的信息增益.outlook的信息增益Gain(outlook)= 其中,v是可能取值的集合(本例中,outlook可以取3个值),D表示整个数据集,Dv是outlook取值为v的样本集合,而|*|表示数据集的大小(其中的样本数量). 其中Entropy(PlayGolf? in D)为最终因变量PlayGolf的信息熵值.计算过程为: Pla

1. 算法背景介绍 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.它是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类.这样的机器学习就被称之为监督学习.C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种.下面给出一个数据集作为算法例子的基础,比如有这么一个数据集,如下: 我们将以这个数据集作讨论的基础.进行分类的目的就是根据某一天的天气状态,如天气,温度,湿度,是否刮风,来

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程. •分类和聚类 •分类(Classification)就是按照某种标准给对象贴标签,再根据标签来区分归类,类别数不变. •聚类(clustering)是指根据“物以类聚”的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程.   C4.5算法应该解决的问题有哪些呢? 一.如何选择测试属性构造决策树? 二.对于连续变量决策树中的测试是怎样的呢? 三.如何选择处理连

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ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝 决策树可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时特别适合集成学习比如随机森林. 1. 决策树ID3算法的信息论基础   1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程,昆兰把这个算法叫做ID3. 熵度量了事物的不确定性,越不确定的事物,熵就越大.随机变量X的熵的表达式如下: 其中n代表X的n种不同的离散取值.而pi代表了X取值为i的概率,log为以2或者e为底的对数.举个例子,比如X有2个可能的取值,而这两个取值各为1

(2017-05-18 银河统计) 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. 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的.决策树方法先根据训练集数据形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练集数据中,重复该过程一直到形成正确

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

关于决策树的purity的计算方法可以参考: 决策树purity/基尼系数/信息增益 Decision Trees 如果有不懂得可以私信我,我给你讲. ID3 用下面的例子来理解这个算法: 下图为我们的训练集.总共有14个训练样本,每个样本中有4个关于天气的属性,这些属性都是标称值.输出结果只有2个类别,玩(yes)或者不玩(no): 首先先计算整个数据集的熵Entropy: 因为整个数据集只有两个类别,他们的分布概率分别是\(\frac{9}{14}\)和\(\frac{5}{14}\),所以

之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor

定义: 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. 目前我们会用到的主流的决策树算法包括:ID3,C4.5,CART等. ID3算法是以信息增益为准则选择信息增益最大的属性,信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好,比如通过ID号可将每个样本分成一类,但是没有意义.同时ID3只能对离散属性的数据集构造决策树. c4.5算法是以信息增益率为准则选择

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

1 引言 上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而本文要说的CART(classification and regression tree)决策树不仅能用于分类问题,也能用于回归问题. 与ID3算法和C4.5算法相比,CART 还有个特性就是其所有非叶子结点都只有两个子树,也就是说在根据特征属性分裂数据集时,无论该特征属性有多少个可能取值,都只有两种选择——‘是’和‘否’,以上文中判断是否是程序员数据集为例,如果根据近视程度进行分裂,可以将数据集分为{

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

分类是数据挖掘中十分重要的组成部分.分类作为一种无监督学习方式被广泛的使用. 之前关于"数据挖掘中十大经典算法"中,基于ID3核心思想的分类算法C4.5榜上有名.所以不难看出ID3在 数据分类中是多么的重要了. ID3又称为决策树算法,虽然现在广义的决策树算法不止ID3一种,但是由于ID3的重要性,习惯是还是把ID3 和决策树算法等价起来. 另外无监督学习方式我还要多说两句.无监督学习方式包括决策树算法,基于规则的分类,神经网络等.这些分 类方式是初始分类已知,将样本分为训练样本和测试

决策树算法原理(ID3,C4.5) CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归.对这些问题,CART(Classification And Regression Tree)做了改进,可以处理分类,也可以处理回归. 1. CART分类树算法的最优特征选择方法 ID3中使用了信息增益选择特征,增益大优先选择.C4.5中,采用信息增益比选择特征,减少因特征值多导致信息增益

1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法,可以分为分类树和回归树两类,分类树处理离散变量的,回归树是处理连续变量. 样本一般都有很多个特征,有的特征对分类起很大的作用,有的特征对分类作用很小,甚至没有作用.如决定是否对一个人贷款是,这个人的信用记录.收入等就是主要的判断依据,而性别.婚姻状况等等就是次要的判断依据.决策树构建的过程,就是根据特征的决定性程度,先使用决定性程度高的特征分类,再使用决定性程度低的特征分类,这样构建出一棵倒立的树,就是我们需要的决策树模型,

决策树算法是一种有监督的分类学习算法.利用经验数据建立最优分类树,再用分类树预测未知数据. 例子:利用学生上课与作业状态预测考试成绩. 上述例子包含两个可以观测的属性:上课是否认真,作业是否认真,并以此预测考试成绩.针对经验数据,我们可以建立两种分类树 两棵树都能对经验数据正确分类,实际上第二棵树更好,原因是什么呢?在此,我们介绍ID3分类算法. 1.信息熵 例如,我们想要获取球队比赛胜负的信息:中国队vs巴西队.中国队vs沙特队. 哪场比赛信息量高?答案是中国队vs沙特队.原因是中国队vs沙特

本文基于<Spark 高级数据分析>第4章 用决策树算法预测森林植被集. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c4/rdf 1.获取数据集 本 章 用 到 的 数 据 集 是 著 名 的 Covtype 数 据 集, 该 数 据 集 可 以 在 线 下 载(http://t.cn/R2wmIsI),包含一个 CSV 格式的压缩数据文件 covtype.data.gz,附带一个描述数据文件的信息文件 covty

数据挖掘中 决策树算法实现——Bash 博客分类: 数据挖掘 决策树 bash 非递归实现 标准信息熵 数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵 一.决策树简介: 关于决策树,几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的. 决策树,顾名思义就是用来做决定的树,一个分支就是一个决策过程. 每个决策过程中涉及一个数据的属性,而且只涉及一个.然后递归地,贪心地直到满足决策条件(即可以得到明确的决策结果). 决策树的实现首先要有一些先验(已经知道结果的历史)数据做训练,通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响

一.概述 决策树(decision tree)的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据创建规则时,就是机器学习的过程. 二.决策树的构造 决策树: 优点:计算复杂度不高, 输出结果易于理解, 对中间值的缺失不敏感, 可以处理不相关特征数据. 缺点: 可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型 在构造决策树时, 我们需要解决的第一个问题就是, 当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用. 为了找到决