。 决策树最经典的算法包括:ID3、C4.5以及CART算法,ID3与C4.5算法相似,C4.5在特征选择时 ...
一 决策树概论 决策树是根据训练数据集,按属性跟类型,构建一棵树形结构。可以按照这棵树的结构,对测试数据进行分类。同时决策树也可以用来处理预测问题 回归 。 二 决策树ID 的原理 有多种类型的决策树,本文介绍的是ID 算法。 首先按照 信息增益 找出最有判别力的属性,把这个属性作为根节点,属性的所有取值作为该根节点的分支,把样例分成多个子集,每个子集又是一个子树。以此递归,一直进行到所有子集仅 ...
2015-12-22 13:06 1 4397 推荐指数:
。 决策树最经典的算法包括:ID3、C4.5以及CART算法,ID3与C4.5算法相似,C4.5在特征选择时 ...
参考: 统计学习方法》第五章决策树】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现 有完整程序 决策树(ID3、C4.5、CART、随机森林) 对 决策树的python实现进行了详细的介绍 ...
决策树---ID3算法 决策树: 以天气数据库的训练数据为例。 Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny ...
本文将详细介绍ID3算法,其也是最经典的决策树分类算法。 1、ID3算法简介及基本原理 ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性,它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性;样本集的划分则依据测试属性的取值进行,测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集,同时决策树 ...
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 ...
一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年,J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结,确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993,Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法,称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART ...
ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择,选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 例子 训练数据 每一行代表一个数据,前4个元素表示输入,最后一个是标签。 测试数据 算法讲解 设 \(D\) 为用类别标签 \(p_i\) 对训练元组进行的划分,则 \(D\) 的信息熵表示 ...
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