机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
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 ...
原文：[转]机器学习——C4.5 决策树算法学习
. 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。C . 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 ...
2014-12-18 11:28 0 3541 推荐指数：
相关推荐
Python3实现机器学习经典算法（四）C4.5决策树
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 ...
机器学习算法总结(二)——决策树（ID3, C4.5, CART）
决策树是既可以作为分类算法，又可以作为回归算法，而且在经常被用作为集成算法中的基学习器。决策树是一种很古老的算法，也是很好理解的一种算法，构建决策树的过程本质上是一个递归的过程，采用if-then的规则进行递归（可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程），关于递归的终止条件有三种 ...
机器学习回顾篇（7）：决策树算法（ID3、C4.5）
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
机器学习--决策树算法(ID3 C4.5)
在生活中，“树”这一模型有很广泛的应用，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示，它使用树状决策模型。它不仅仅是在数据挖掘中用户获取特定目标解的策略，同时也被广泛的应用于机器学习。 如何使用树来表示算法 ...
机器学习相关知识整理系列之一：决策树算法原理及剪枝（ID3,C4.5,CART）
决策树是一种基本的分类与回归方法。分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点和有向边组成。结点由两种类型，内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。 1. 基础知识 熵 在信息学和概率统计中，熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量。设\(X\)是一个取有限个值得 ...
机器学习之决策树二-C4.5原理与代码实现
决策树之系列二—C4.5原理与代码实现 本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com ...
Python机器学习（十九）决策树之系列二—C4.5原理与代码实现
ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度， 这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益 ...