聲明：原創內容，如需轉載請注明出處 今天講解的內容是： 信息增益比，決策樹的生成算法—ID3和C4.5 我們昨天已經學習了什么是信息增益，並且通過信息增益來選擇最優特征，但是用信息增益會出現偏向於選擇取值多的特征。 來解釋下這句話。以最極端的情況舉例，比如有 ...

一、ID3算法 ID3算法的核心是在決策樹各個結點上應用信息增益准則選擇特征，遞歸地構建決策樹。具體方法是：從根結點（root node）開始，對結點計算所有可能的特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為結點的特征，由該特征的不同取值建立子結點；再對子結點遞歸地調用以上方法，構建 ...

1. 決策樹算法 1.1 背景知識 信息量\(I(X)\)：指一個樣本/事件所蘊含的信息，如果一個事情的概率越大，那么就認為該事件所蘊含的信息越少，確定事件不攜帶任何信息量 \(I(X)=-log(p(x))\) 信息熵\(H(X)\)：用來描述系統信息量 ...

算法思想 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...

利用ID3算法來判斷某天是否適合打網球。 （1）類別屬性信息熵的計算由於未分區前，訓練數據集中共有14個實例， 其中有9個實例屬於yes類（適合打網球的），5個實例屬於no類（不適合打網球）， 因此分區前類別屬性的熵為： （2）非類別屬性信息熵 ...

系數）計算不同特征的指標值，選出最佳的特征作為分裂節點。 生成決策樹：不斷的重復分裂特征選擇，並從上 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 決策樹思想的來源非常朴素，程序設計中的條件分支結構就是if-else結構，最早的決策樹就是利用這類結構分割數據的一種分類學習方法 1.定義： 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個 ...

決策樹算法是一種通用的機器學習算法，既可以執行分類也可以執行回歸任務，同時也是一種可以擬合復雜數據集的功能強大的算法； 一、可視化決策樹模型 通過以下代碼，我們使用iris數據集構建一個決策樹模型，我們使用數據的后兩個維度並設置決策樹的最大深度為2，最后通過export ...