原文:【決策樹】— C4.5算法建立決策樹JAVA練習

以下程序是我練習寫的,不一定正確也沒做存儲優化。有問題請留言交流。轉載請掛連接。 當前的屬性為:age income student credit rating 當前的數據集為 最后一列是TARGET VALUE : youth high no fair no youth high no excellent no middle aged high no fair yes senior low ye ...

2012-06-13 16:42 14 10499 推薦指數:

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決策樹-C4.5算法(三)

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) 在構造 ...

Sun Aug 21 05:10:00 CST 2016 0 3272
決策樹系列(四)——C4.5

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。 C4.5 ...

Wed Jan 13 05:55:00 CST 2016 1 6584
C4.5決策樹

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 ...

Thu Jan 03 05:54:00 CST 2013 8 41088
C4.5決策樹

C4.5是一系列用在機器學習和數據挖掘的分類問題中的算法。它的目標是監督學習:給定一個數據集,其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述,每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是通過學習,找到一個從屬性值到類別的映射關系,並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 C4.5 ...

Sun Aug 14 22:41:00 CST 2016 0 2904
決策樹算法原理(ID3,C4.5)

決策樹算法原理(CART分類) CART回歸 決策樹的剪枝   決策樹可以作為分類算法,也可以作為回歸算法,同時特別適合集成學習比如隨機森林。 1. 決策樹ID3算法的信息論基礎   1970年昆蘭找到了用信息論中的熵來度量決策樹決策選擇過程,昆蘭把這個算法叫做 ...

Tue Jan 15 00:19:00 CST 2019 0 3868
Python實現決策樹C4.5算法

 為什么要改進成C4.5算法 原理   C4.5算法是在ID3算法上的一種改進,它與ID3算法最大的區別就是特征選擇上有所不同,一個是基於信息增益比,一個是基於信息增益。   之所以這樣做是因為信息增益傾向於選擇取值比較多的特征(特征越多,條件熵(特征划分后的類別變量的熵)越小 ...

Sat Apr 22 04:01:00 CST 2017 2 7749
決策樹C4.5了解一下[微笑]

如何划分屬性,使得結點的“純度”越來越高,具體的可按照三種划分標准。 1.信息增益(ID3決策樹學習算法 ...

Wed May 09 21:52:00 CST 2018 0 1185
決策樹(上)-ID3、C4.5、CART

參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹,必須將以下博客認知閱讀,方可全面了解決策樹): 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...

Sun Nov 17 04:18:00 CST 2019 0 414
 
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