原文:決策樹之python實現ID3算法(例子)

引言 決策樹從本質上是從訓練數據集上訓練處一組分類規則,完全依據訓練數據,所得規則容易發生過擬合,這也是決策樹的缺點,不過可以通過決策樹的剪枝,來提高決策樹的泛化能力。 由此,決策樹的創建可包括三部分:特征選擇 決策樹的生成以及決策樹的剪枝 決策樹的應用包括:分類 回歸以及特征選擇。 決策樹最經典的算法包括:ID C . 以及CART算法,ID 與C . 算法相似,C . 在特征選擇時選用的信息准 ...

2018-04-06 21:51 0 1724 推薦指數:

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決策樹ID3算法--python實現

參考: 統計學習方法》第五章決策樹】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 決策樹python實現 有完整程序 決策樹ID3、C4.5、CART、隨機森林) 對 決策樹python實現進行了詳細的介紹 ...

Tue Sep 12 00:54:00 CST 2017 0 1279
python實現決策樹ID3算法

一、決策樹概論 決策樹是根據訓練數據集,按屬性跟類型,構建一棵樹形結構。可以按照這棵的結構,對測試數據進行分類。同時決策樹也可以用來處理預測問題(回歸)。 二、決策樹ID3的原理 有多種類型的決策樹,本文介紹的是ID3算法。 首先按照“信息增益”找出最有判別力的屬性,把這個屬性 ...

Tue Dec 22 21:06:00 CST 2015 1 4397
決策樹算法以及matlab實現ID3算法

本文將詳細介紹ID3算法,其也是最經典的決策樹分類算法。 1、ID3算法簡介及基本原理 ID3算法基於信息熵來選擇最佳的測試屬性,它選擇當前樣本集中具有最大信息增益值的屬性作為測試屬性;樣本集的划分則依據測試屬性的取值進行,測試屬性有多少個不同的取值就將樣本集划分為多少個子樣本集,同時決策樹 ...

Fri Apr 27 19:15:00 CST 2018 2 8087
決策樹ID3算法的java實現

決策樹的分類過程和人的決策過程比較相似,就是先挑“權重”最大的那個考慮,然后再往下細分。比如你去看醫生,症狀是流鼻涕,咳嗽等,那么醫生就會根據你的流鼻涕這個權重最大的症狀先認為你是感冒,接着再根據你咳嗽等症狀細分你是否為病毒性感冒等等。決策樹的過程其實也是基於極大似然估計。那么我們用一個什么標准 ...

Tue Jun 09 17:01:00 CST 2015 0 2554
決策樹ID3算法

一、決策樹ID3算法簡述   1976年-1986年,J.R.Quinlan給出ID3算法原型並進行了總結,確定了決策樹學習的理論。這可以看做是決策樹算法的起點。1993,Quinlan將ID3算法改進成C4.5算法,稱為機器學習的十大算法之一。ID3算法的另一個分支是CART ...

Thu May 31 01:55:00 CST 2018 1 16537
決策樹 - ID3算法

ID3算法的核心思想就是以信息增益度量屬性選擇,選擇分裂后信息增益最大的屬性進行分裂。 例子 訓練數據 每一行代表一個數據,前4個元素表示輸入,最后一個是標簽。 測試數據 算法講解 設 \(D\) 為用類別標簽 \(p_i\) 對訓練元組進行的划分,則 \(D\) 的信息熵表示 ...

Mon Oct 25 07:04:00 CST 2021 0 94
 
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