下表為是否適合打壘球的決策表,預測E= {天氣=晴,溫度=適中,濕度=正常,風速=弱} 的場合,是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
一 背景及問題 決策樹算法是為了解決二分類問題出現的,是根據歷史經驗 或訓練集 來做判斷,生成決策結果 或樹狀圖 的過程。 請尊重作者勞動成果,轉載請標明原文鏈接: https: www.cnblogs.com jpcflyer p .html 二 決策樹原理 決策樹算法分為兩個階段:構造和剪枝。 .構造 什么是構造呢 構造就是生成一棵完整的決策樹。簡單來說, 構造的過程就是選擇什么屬性作為節點的 ...
2019-06-16 22:56 0 2522 推薦指數:
下表為是否適合打壘球的決策表,預測E= {天氣=晴,溫度=適中,濕度=正常,風速=弱} 的場合,是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
本節使用的算法稱為ID3,另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述 我們經常使用決策樹處理分類問題,它的過程類似二十個問題的游戲:參與游戲的一方在腦海里想某個事物,其他參與者向他提出問題,只允許提20個問 題,問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解,逐步縮小 ...
一、C4.5決策樹概述 C4.5決策樹是ID3決策樹的改進算法,它解決了ID3決策樹無法處理連續型數據的問題以及ID3決策樹在使用信息增益划分數據集的時候傾向於選擇屬性分支更多的屬性的問題。它的大部分流程和ID3決策樹是相同的或者相似的,可以參考我的上一篇博客:https ...
一、ID3決策樹概述 ID3決策樹是另一種非常重要的用來處理分類問題的結構,它形似一個嵌套N層的IF…ELSE結構,但是它的判斷標准不再是一個關系表達式,而是對應的模塊的信息增益。它通過信息增益的大小,從根節點開始,選擇一個分支,如同進入一個IF結構的statement,通過屬性值的取值 ...
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法,本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容: 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...
)。 本文根據最近學習機器學習書籍 網絡文章的情況,特將一些學習思路做了歸納整理,詳情如下.如有不當之處,請各 ...
ID3算法 ID3 提出了初步的決策樹算法;C4.5 提出了完整的決策樹算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的決策樹算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是決策樹的經典構造算法,內部使用信息熵和信息增益來進行構建 ...
CART分類樹算法 特征選擇 我們知道,在ID3算法中我們使用了信息增益來選擇特征,信息增益大的優先選擇。在C4.5算法中,采用了信息增益比來選擇特征,以減少信息增益容易選擇特征值多的特征的問題。但是無論是ID3還是C4.5,都是基於信息論的熵模型的,這里面會涉及大量的對數運算。能不能簡化 ...