决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 优点: 1) 可以生成可以理解的规则; 2) 计算量相对来说不是很大; 3) 可以处理连续和种类字段 ...
决策树 Decisiontree 一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件 即自然状态 都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 优点: 可以生成可以理解的规则 计算量相对来说不是很大 可以处理连续和种类字段 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。缺点: 对连续性的字段比较难预测 对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作 当类别太多时,错误 ...
2012-03-02 10:03 0 15508 推荐指数:
决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 优点: 1) 可以生成可以理解的规则; 2) 计算量相对来说不是很大; 3) 可以处理连续和种类字段 ...
C5.0是对ID3算法的改进。 1.引入了分支度Information Value的概念。 C5.0是用哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。 信息增益率其实就是在信息增益 除了 分支度。分支度的计算公式如上,就是指,若某划分属性S将样本T划分成n个子 ...
(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 ...
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 ...
4.5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 ...
预备知识:决策树、ID3 如上一篇文章所述,ID3方法主要有几个缺点:一是采用信息增益进行数据分裂,准确性不如信息增益率;二是不能对连续数据进行处理,只能通过连续数据离散化进行处理;三是没有采用剪枝的策略,决策树的结构可能会过于复杂,可能会出现过拟合的情况。 C ...
在上述两篇的文章中主要讲述了决策树的基础,但是在实际的应用中经常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法为基础,他在ID3算法上做了如下的改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足,公式为GainRatio(A); 2) 在树构造 ...
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 ...