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 ...
原文：決策樹C4.5了解一下[微笑]
決策樹遵循 分而治之 策略，是一種樹形結構，其中每個內部結點表示在一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉結點代表一種類別，目的是產生一顆泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 優點：可以自學習 缺點：過擬合 泛化能力弱,生成的樹不一定全局最優 划分選擇：決策樹學習的關鍵是如何划分屬性，使得結點的 純度 越來越高，具體的可按照三種划分標准。 .信息增益 ID 決策樹學習算法 ：表示得 ...
2018-05-09 13:52 0 1185 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
決策樹(ID3、C4.5、CART)
ID3決策樹 ID3決策樹分類的根據是樣本集分類前后的信息增益。 假設我們有一個樣本集，里面每個樣本都有自己的分類結果。 而信息熵可以理解為：“樣本集中分類結果的平均不確定性”，俗稱信息的純度。 即熵值越大，不確定性也越大。 不確定性計算公式 假設樣本集中有多種分類 ...