C4.5属于决策树算法的分类树决策树更是常见的机器学习方法,可以帮助我们解决分类与回归两类问题。以决策树作为起点的原因很简单,因为它非常符合我们人类处理问题的方法,而且逻辑清晰,可解释性好。从婴儿到长者,我们每天都使用无数次! 决策树的总体流程; 总体流程 分而治之 ...
有日子没写博客了,这些天忙着一些杂七杂八的事情,直到某天,老师喊我好好把数据挖掘的算法搞一搞 于是便由再次埋头看起算法来 说起数据挖掘的算法,我想首先不得的不提起的就是大名鼎鼎的由决策树算法演化而来的C . 算法,毕竟这是当年各个 鼻祖 在数据挖掘大会投票结果最高的一个算法了 那我们现在就来具体看看C . 算法到底是个什么东东 我想,首先我们应该提起的是决策树算法,我们首先要弄明白该算法的目的是 ...
2014-03-18 00:04 2 3306 推荐指数:
C4.5属于决策树算法的分类树决策树更是常见的机器学习方法,可以帮助我们解决分类与回归两类问题。以决策树作为起点的原因很简单,因为它非常符合我们人类处理问题的方法,而且逻辑清晰,可解释性好。从婴儿到长者,我们每天都使用无数次! 决策树的总体流程; 总体流程 分而治之 ...
一,C4.5算法是基于ID3算法的改进(优点) 对连续的数据也能处理 可以在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过拟合(Overfitting),如果不考虑这些结点可能会更好 能够对不完整数据进行处理。 用信息增益率来进行属性选择的度量 ...
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 ...
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 ...
目录 理论介绍 什么是分类 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 C4.5 python实现 参考资料 ...
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点。 决策树:是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中,是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型:决策树由结点 ...
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 ...
一、C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https ...