与对象值之间的一种映射关系。 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的。决策树方法先根据训练集数据 ...
参考博客: http: www.cnblogs.com zhangchaoyang ID https: www.jianshu.com p eaeab C . 决策树是一种逼近离散值目标函数的方法,学习到的函数被表示为一棵决策树 根节点包含全部训练样本 自顶向下分而治之的策略 决策树算法以树状结构来表示数据的分类结果,每一个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支 根节点 非叶子节点 代表测 ...
2020-03-21 22:20 0 647 推荐指数:
与对象值之间的一种映射关系。 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的。决策树方法先根据训练集数据 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
以下程序是我练习写的,不一定正确也没做存储优化。有问题请留言交流。转载请挂连接。 当前的属性为:age income student credit_rating 当前的数据集为(最后一列是TARGET_VALUE ...
系列文章:数据挖掘算法之k-means算法 [QQ群: 189191838,对算法和C++感兴趣可以进来] 今天主要讲到的是决策树算法,这是一种非常经典的分类算法,经过数据集的训练,能够高效的判断出一个数据项所属的类别。 决策树算法是一种有监督的学习 ...
决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线。 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备 ...