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：C4.5決策樹分裂詳解（離散屬性和連續屬性）
決策樹構建過程： 將所有訓練數據集放在根節點上 遍歷每種屬性的每種分割方式，找到最好的分割點 根據 中最好的分割點將根節點分割成多個子節點 大於等於 個 對剩下的樣本和屬性重復執行步驟 ，直到每個子節點中的數據都屬於同一類為止。 C . 算法： C . 算法是采用信息增益率來進行節點的分裂的，公式為：, 其中, , 而, ,並且要求信息增益率越大越好。 下面舉例具體計算，如下圖為各種天氣下是否打高 ...
2019-04-10 22:04 0 3419 推薦指數：
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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 ...