原文:R語言學習——根據信息熵建決策樹KD3

R語言代碼 決策樹的構建 輸出結果會在當前工作台下的tree .txt文件中 如圖所示: 對輸出結果的解釋: 第一個挑出的是 children 這個屬性,然后根據這個屬性的 下設四個分支,其中 這個分支挑出的屬性是 income ,下設 折 個分支,其中 這個分支停止了,為 ,就是 YES 代表預測值為 NO 如草圖: 以此類推,就可以畫出整棵樹了。 一 KD 的想法與實現 下面我們就要來解決一個 ...

2018-10-27 17:04 0 959 推薦指數:

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機器學習決策樹(基本思想、信息熵、構建決策樹的問題及思想)

一、決策樹思維、決策樹算法  1)決策樹思維 決策樹思維是一種邏輯思考方式,逐層的設定條件對事物進行刷選判斷,每一次刷選判斷都是一次決策,最終得到達到目的;整個思考過程,其邏輯結構類似分叉的樹狀,因此稱為決策樹思維; 例一:公式招聘時的決策樹思維 此過程形成了一個的結構 ...

Tue Aug 14 22:17:00 CST 2018 0 1246
R語言學習筆記—決策樹分類

一、簡介 決策樹分類算法(decision tree)通過樹狀結構對具有某特征屬性的樣本進行分類。其典型算法包括ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、CART算法等。每一個決策樹包括根節點(root node),內部節點(internal node)以及葉子節點(leaf node)。 根 ...

Wed May 02 23:48:00 CST 2018 0 13689
機器學習決策樹(使用信息熵尋找最優划分)

老師強調:作為計算機工程師,傳統的算法和數據結構是最基礎的內容,要掌握。 一、節點數據集的划分  1)決策樹算法的思想 解決分類問題時,決策樹算法的任務是構造決策樹模型,對未知的樣本進行分類; 決策樹算法利用了信息熵決策樹思維: 信息熵越小的數據集,樣本 ...

Wed Aug 15 04:45:00 CST 2018 0 2282
決策樹信息熵(entropy),基尼系數(gini)

總是很容易忘記一些專業術語的公式,可以先理解再去記住 1.信息熵(entropy) 反正就是先計算每一類別的占比,然后再乘法,最后再將每一類加起來 其中distribution()的功能就是計算一個series各類的占比 2.基尼系數(GINI ...

Thu Feb 25 04:29:00 CST 2021 0 951
《機器學習(周志華)》筆記--決策樹(2)--划分選擇:信息熵信息增益、信息增益率、基尼指數

四、划分選擇   1、屬性划分選擇   構造決策樹的關鍵是如何選擇最優划分屬性。一般而言,隨着划分過程不斷進行,我們希望決策樹的分支結點所包含的樣本盡可能屬於同一類別,即結點的“純度”越來越高。   常用屬性划分的准則:     (1)ID3:信息增益     (2)C4.5:增益率 ...

Tue Feb 04 02:23:00 CST 2020 0 1928
決策樹算法-信息熵-信息增益-信息增益率-GINI系數-轉

1. 算法背景介紹 分類決策樹)是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習,所謂監管學習說白了很簡單,就是給定一堆樣本,每個樣本都有一組屬性和一個類別,這些類別是事先確定的,那么通過學習得到一個分類器,這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。分類本質上 ...

Wed Aug 17 02:41:00 CST 2016 1 8642
決策樹信息的計算

的。另外,對於數據的基礎結構信息,它也是無能為力的。 另一種分類算法就是“決策樹算法”。對待一個數據,決策樹使 ...

Fri Mar 13 05:57:00 CST 2015 0 2826
 
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