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) 在樹構造 ...
原文：Python實現決策樹C4.5算法
為什么要改進成C . 算法 原理 C . 算法是在ID 算法上的一種改進，它與ID 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，信息增益就越大 因此在信息增益下面加一個分母，該分母是當前所選特征的熵，注意：這里而不是類別變量的熵了。 這樣就構成了新的特征選 ...
2017-04-21 20:01 2 7749 推薦指數：
相關推薦
Python3實現機器學習經典算法（四）C4.5決策樹
一、C4.5決策樹概述 C4.5決策樹是ID3決策樹的改進算法，它解決了ID3決策樹無法處理連續型數據的問題以及ID3決策樹在使用信息增益划分數據集的時候傾向於選擇屬性分支更多的屬性的問題。它的大部分流程和ID3決策樹是相同的或者相似的，可以參考我的上一篇博客：https ...
python實現決策樹C4.5算法(在ID3基礎上改進)
一、概論 C4.5主要是在ID3的基礎上改進，ID3選擇（屬性）樹節點是選擇信息增益值最大的屬性作為節點。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是選擇信息增益率最大的屬性作為樹節點。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知識點） 三、信息增益率 信息增益率 ...
決策樹算法原理(ID3，C4.5)
決策樹算法原理(CART分類樹) CART回歸樹 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的決策選擇過程，昆蘭把這個算法叫做 ...
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 ...
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 ...
決策樹C4.5分類算法的C++實現
公司布置了一個任務讓寫一個決策樹，以前並未接觸數據挖掘的東西，但作為一個數據挖掘最基本的知識點，還是應該有所理解的。 程序的源碼可以點擊這里進行下載，下面簡要介紹一下決策樹以及相關算法概念。 決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示 ...
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 ...