決策樹 與SVM類似,決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法,它可以執行分類與回歸任務,甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大,即使是一些復雜的問題,也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件,隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
上一篇博客我們看了一個決策樹分類的例子,但是我們沒有深入決策樹分類的內部原理。 這節我們討論的決策樹分類的所有特征的特征值都是離散的,明白了離散特征值如何分類的原理,連續值的也不難理解。 決策樹分類的核心在於確定那一個特征的那一個特征值分類最有效,可能不同的場景,每個人采用的衡量方法也不一樣,這里我們采用香農熵。 下面我們看一下簡單的例子 五個樣例,兩個特征 是否浮上水面,是否有鰭 ,判斷該動物是 ...
2016-10-17 15:53 0 2175 推薦指數:
決策樹 與SVM類似,決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法,它可以執行分類與回歸任務,甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大,即使是一些復雜的問題,也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件,隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
決策樹分類 決策樹分類歸類於監督學習,能夠根據特征值一層一層的將數據集進行分類。它的有點在於計算復雜度不高,分類出的結果能夠很直觀的呈現,但是也會出現過度匹配的問題。使用ID3算法的決策樹分類第一步需要挑選出一個特征值,能夠將數據集最好的分類,之后遞歸構成分類樹。使用信息增益,來得到最佳 ...
決策樹算法原理(ID3,C4.5) CART回歸樹 決策樹的剪枝 在決策樹算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用較為復雜的熵來度量,使用了相對較為復雜的多叉樹,只能處理分類不能處理回歸。對這些問題,CART(Classification ...
(一) 決策樹 1、決策樹分類原理 決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。它提供一種在什么條件下會得到什么值的類似規則的方法。決策樹分為分類樹和回歸樹兩種,分類樹對離散變量做決策樹,回歸樹對連續變量做決策樹。 近來的調查表明決策樹也是最經常使用的數據挖掘算法,它的概念非常簡單 ...
決策樹的划分依據-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准則ID3對可取值數目較多的屬性有所偏好,為減少這種偏好可能帶來的不利影響,著名的 C4.5 決策樹算法[Quinlan, 1993J 不直接使用信息增益,而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優划分 ...
決策樹的划分依據--信息增益 1 概念 1.1 定義 信息增益:以某特征划分數據集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性,熵越大,樣本的不確定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對於樣本集合D划分效果的好壞。 信息增益 = entroy(前 ...
數據挖掘系列(6)決策樹分類算法 從這篇開始,我將介紹分類問題,主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇,歡迎關注和交流。 這篇先介紹分類問題的一些基本知識,然后主要講述決策樹算法的原理、實現,最后 ...
決策樹算法是一種歸納分類算法,它通過對 訓練集的學習,挖掘出有用的 規則,用於對 新集進行 預測。在其生成過程中,分割時屬性選擇度量指標是關鍵。通過屬性選擇度量,選擇出最好的將樣本分類的屬性。 å³çæ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...