數據集如下： 基於信息增益的ID3決策樹的原理這里不再贅述，讀者如果不明白可參考西瓜書對這部分內容的講解。 python實現代碼如下： 繪制的決策樹如下： ...

結點的路徑對應了一個判定測試序列。 決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強——即 ...

聲明：原創內容，如需轉載請注明出處 今天講解的內容是： 信息增益比，決策樹的生成算法—ID3和C4.5 我們昨天已經學習了什么是信息增益，並且通過信息增益來選擇最優特征，但是用信息增益會出現偏向於選擇取值多的特征。 來解釋下這句話。以最極端的情況舉例，比如有 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1.決策樹思想：以信息增益作為指標，得出最高效的一種決策方案，可用於回歸或者分類問題。【由if-else演化而來，后續可發展成機器學習中的隨機森林算法】 2.決策樹指標： 香農：消除隨機不確定性的東西。 信息熵：定量表示（某種事物）隨機不確定性的大小。 樣本：假設一個人身上有四種 ...

故事從一條小學數學題說起 "爸爸,熊貓為什么是3個不是11個" "寶貝,你還沒學二進制好嗎....." 以上故事純屬虛構,真實的對話其實是這樣的 "爸爸, 為什么3比4小" "寶貝，數一 ...