数据集如下: 基于信息增益的ID3决策树的原理这里不再赘述,读者如果不明白可参考西瓜书对这部分内容的讲解。 python实现代码如下: 绘制的决策树如下: ...
使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 构造决策树 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 信息增益 触感 信息增益 选择根结点构建决策树 对分支结点 , , , 进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感 信息增益 选择分类结点构建决策树 对分支 , , , 进行划分 色泽 信息 ...
2021-11-01 09:41 0 775 推荐指数:
数据集如下: 基于信息增益的ID3决策树的原理这里不再赘述,读者如果不明白可参考西瓜书对这部分内容的讲解。 python实现代码如下: 绘制的决策树如下: ...
结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强——即 ...
声明:原创内容,如需转载请注明出处 今天讲解的内容是: 信息增益比,决策树的生成算法—ID3和C4.5 我们昨天已经学习了什么是信息增益,并且通过信息增益来选择最优特征,但是用信息增益会出现偏向于选择取值多的特征。 来解释下这句话。以最极端的情况举例,比如有 ...
四、划分选择 1、属性划分选择 构造决策树的关键是如何选择最优划分属性。一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高。 常用属性划分的准则: (1)ID3:信息增益 (2)C4.5:增益率 ...
上一篇介绍了决策树之分类树构造的几种方法,本文主要介绍使用CART算法构建回归树及剪枝算法实现。主要包括以下内容: 1、CART回归树的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归树的构建 5、回归树的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归树的介绍 回归树与分类树 ...
决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好,为减少这种偏好可能带来的不利影响,著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan, 1993J 不直接使用信息增益,而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分 ...
1.决策树思想:以信息增益作为指标,得出最高效的一种决策方案,可用于回归或者分类问题。【由if-else演化而来,后续可发展成机器学习中的随机森林算法】 2.决策树指标: 香农:消除随机不确定性的东西。 信息熵:定量表示(某种事物)随机不确定性的大小。 样本:假设一个人身上有四种 ...
故事从一条小学数学题说起 "爸爸,熊猫为什么是3个不是11个" "宝贝,你还没学二进制好吗....." 以上故事纯属虚构,真实的对话其实是这样的 "爸爸, 为什么3比4小" "宝贝,数一 ...