與對象值之間的一種映射關系。 決策樹是對數據進行分類,以此達到預測的目的。決策樹方法先根據訓練集數據 ...
參考博客: http: www.cnblogs.com zhangchaoyang ID https: www.jianshu.com p eaeab C . 決策樹是一種逼近離散值目標函數的方法,學習到的函數被表示為一棵決策樹 根節點包含全部訓練樣本 自頂向下分而治之的策略 決策樹算法以樹狀結構來表示數據的分類結果,每一個決策點實現一個具有離散輸出的測試函數,記為分支 根節點 非葉子節點 代表測 ...
2020-03-21 22:20 0 647 推薦指數:
與對象值之間的一種映射關系。 決策樹是對數據進行分類,以此達到預測的目的。決策樹方法先根據訓練集數據 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
以下程序是我練習寫的,不一定正確也沒做存儲優化。有問題請留言交流。轉載請掛連接。 當前的屬性為:age income student credit_rating 當前的數據集為(最后一列是TARGET_VALUE ...
系列文章:數據挖掘算法之k-means算法 [QQ群: 189191838,對算法和C++感興趣可以進來] 今天主要講到的是決策樹算法,這是一種非常經典的分類算法,經過數據集的訓練,能夠高效的判斷出一個數據項所屬的類別。 決策樹算法是一種有監督的學習 ...
決策樹是一個非參數的監督式學習方法,主要用於分類和回歸。算法的目標是通過推斷數據特征,學習決策規則從而創建一個預測目標變量的模型。如下如所示,決策樹通過一系列if-then-else 決策規則 近似估計一個正弦曲線。 決策樹優勢: 簡單易懂,原理清晰,決策樹可以實現可視化 數據准備 ...