決策樹的划分依據-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准則ID3對可取值數目較多的屬性有所偏好,為減少這種偏好可能帶來的不利影響,著名的 C4.5 決策樹算法[Quinlan, 1993J 不直接使用信息增益,而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優划分 ...
決策樹入門 決策樹是分類算法中最重要的算法,重點 決策樹算法在電信營業中怎么工作 這個工人也是流失的,在外網轉移比處雖然沒有特征來判斷,但是在此節點處流失率有三個分支概率更大 為什么叫決策樹 因為樹的葉子節點是我們最終預判的結果。決策樹如何來 根據訓練樣本建立。問題 :為什么費用變換率放第一個 根據特征建決策樹,會有n棵樹,找出最優樹。問題 :當我們特征是連續值的時候,到底從哪里開始切分 連續值要 ...
2021-04-22 09:28 0 292 推薦指數:
決策樹的划分依據-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准則ID3對可取值數目較多的屬性有所偏好,為減少這種偏好可能帶來的不利影響,著名的 C4.5 決策樹算法[Quinlan, 1993J 不直接使用信息增益,而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優划分 ...
決策樹的划分依據--信息增益 1 概念 1.1 定義 信息增益:以某特征划分數據集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性,熵越大,樣本的不確定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對於樣本集合D划分效果的好壞。 信息增益 = entroy(前 ...
1. 算法背景介紹 分類樹(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 ...
Contents 1. 決策樹的基本認識 2. ID3算法介紹 3. 信息熵與信息增益 4. ID3算法的C++實現 1. 決策樹的基本認識 決策樹是一種依托決策而建立起來的一種樹。在機器學習中,決策樹是一種 ...
一、決策樹之ID3算法簡述 1976年-1986年,J.R.Quinlan給出ID3算法原型並進行了總結,確定了決策樹學習的理論。這可以看做是決策樹算法的起點。1993,Quinlan將ID3算法改進成C4.5算法,稱為機器學習的十大算法之一。ID3算法的另一個分支是CART ...
ID3算法的核心思想就是以信息增益度量屬性選擇,選擇分裂后信息增益最大的屬性進行分裂。 例子 訓練數據 每一行代表一個數據,前4個元素表示輸入,最后一個是標簽。 測試數據 算法講解 設 \(D\) 為用類別標簽 \(p_i\) 對訓練元組進行的划分,則 \(D\) 的信息熵表示 ...
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一,簡介 ID3(Iterative Dichotmizer 3) 1.什么是決策樹學習 決策樹學習是以訓練或樣本數據集為基礎的歸納學習算法,是用於分類和預測的重要技術。 2.ID3核心思想 核心思想是利用信息熵原理選擇信息增益最大的屬性作為分類屬性,遞歸地拓展決策樹的分枝,完成 ...