決策樹(decision tree)一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件(即自然狀態)都可能引出兩個或多個事件,導致不同的結果,把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。 優點: 1) 可以生成可以理解的規則; 2) 計算量相對來說不是很大; 3) 可以處理連續和種類字段 ...
決策樹 Decisiontree 一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件 即自然狀態 都可能引出兩個或多個事件,導致不同的結果,把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。 優點: 可以生成可以理解的規則 計算量相對來說不是很大 可以處理連續和種類字段 決策樹可以清晰的顯示哪些字段比較重要。缺點: 對連續性的字段比較難預測 對有時間順序的數據,需要很多預處理的工作 當類別太多時,錯誤 ...
2012-03-02 10:03 0 15508 推薦指數:
決策樹(decision tree)一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件(即自然狀態)都可能引出兩個或多個事件,導致不同的結果,把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。 優點: 1) 可以生成可以理解的規則; 2) 計算量相對來說不是很大; 3) 可以處理連續和種類字段 ...
C5.0是對ID3算法的改進。 1.引入了分支度Information Value的概念。 C5.0是用哪個信息增益率作為判斷優先划分屬性的。 信息增益率其實就是在信息增益 除了 分支度。分支度的計算公式如上,就是指,若某划分屬性S將樣本T划分成n個子 ...
(1)C4.5算法的特點為: 輸入變量(自變量):為分類型變量或連續型變量。 輸出變量(目標變量):為分類型變量。 連續變量處理:N等分離散化。 樹分枝類型:多分枝。 分裂指標:信息增益比率gain ratio(分裂后的目標變量取值變異較小,純度高) 前剪枝:葉節點數是否小於某一閾值 ...
data(churn)導入自帶的訓練集churnTrain和測試集churnTest 用id3、cart、C4.5和C5.0創建決策樹模型,並用交叉矩陣評估模型,針對churn數據,哪種模型更合適 決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較 傳送門 ...
4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基礎上提出的。ID3算法用來構造決策樹。決策樹是一種類似流程圖的樹 ...
預備知識:決策樹、ID3 如上一篇文章所述,ID3方法主要有幾個缺點:一是采用信息增益進行數據分裂,准確性不如信息增益率;二是不能對連續數據進行處理,只能通過連續數據離散化進行處理;三是沒有采用剪枝的策略,決策樹的結構可能會過於復雜,可能會出現過擬合的情況。 C ...
在上述兩篇的文章中主要講述了決策樹的基礎,但是在實際的應用中經常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法為基礎,他在ID3算法上做了如下的改進: 1) 用信息增益率來選擇屬性,克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足,公式為GainRatio(A); 2) 在樹構造 ...
C4.5決策樹在ID3決策樹的基礎之上稍作改進,請先閱讀ID3決策樹。 C4.5克服了ID3的2個缺點: 1.用信息增益選擇屬性時偏向於選擇分枝比較多的屬性值,即取值多的屬性 2.不能處理連貫屬性 Outlook ...