决策树算法原理(ID3，C4.5)
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 ...
原文：决策树算法小结(二) C4.5原理及代码实现
上一节 ID 原理及代码实现 讲到的ID 算法存在不足，用信息增益作为特征选择标准会偏向取值较多的特征，因为特征的取值越多 该特征数据分的更细 即纯度更高，不确定性 条件熵越小 H D A 更低，由于 H D 是一定的，因此信息增益更大，所以偏向取值更多的特征。使用信息增益比可以矫正这一问题，信息增益比就是特征选择的另一准则 C . 。 C . 原理 信息增益比表达式： g R D,A frac ...
2019-08-29 22:29 0 409 推荐指数：
相关推荐
决策树-C4.5算法（三）
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 ...
Python实现决策树C4.5算法
为什么要改进成C4.5算法 原理 C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。 之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小 ...
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
率来作为选择分支的准则。 C4.5算法原理 信息增益率定义为： ...
决策树系列（四）——C4.5
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。 C4.5 ...
C4.5决策树
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 ...
决策树C4.5分类算法的C++实现
公司布置了一个任务让写一个决策树，以前并未接触数据挖掘的东西，但作为一个数据挖掘最基本的知识点，还是应该有所理解的。 程序的源码可以点击这里进行下载，下面简要介绍一下决策树以及相关算法概念。 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。树中每个节点表示 ...