C4.5決策樹學習(基於集體智慧程式設計程式碼)
我在上一篇實驗報告中有總結了ID3,C4.5,CART各決策樹的不同,其中,有關於ID3和C4.5的不同,見文章.
上篇文章可能並沒有側重於這兩種的不同,於是我仔細研究了一下,並採用《集體智慧程式設計》一書中的有資訊熵和決策樹的程式碼,見github地址,自行進行資訊增益率的計算.
我的理解,看上文圖中的公式,就能看出,SI(D,A)分裂資訊值(以下簡稱SI)簡直跟熵的計算方式一模一樣,就是看屬性的純度,只含有少量的取值的話,純度會比較高,否則的話,純度越低,SI的值也就越大,最後得到的資訊增益率越低.
說起來是比較簡單的,實際操作一不留神還是會出現一些問題,特別是資訊增益率=資訊增益 / SI,對於資訊增率,我一不留神經常直接寫成分裂後的新熵值,以至於尋找錯誤花了很長時間.
具體更改如下：
相關推薦
C4.5決策樹學習(基於集體智慧程式設計程式碼)
我在上一篇實驗報告中有總結了ID3,C4.5,CART各決策樹的不同,其中,有關於ID3和C4.5的不同,見文章. 上篇文章可能並沒有側重於這兩種的不同,於是我仔細研究了一下,並採用《集體智慧程式設計》一書中的有資訊熵和決策樹的程式碼,見github地址,自行進行資訊增益率的計算. 我的理解
Python3實現機器學習經典演算法（四）C4.5決策樹
一、C4.5決策樹概述 C4.5決策樹是ID3決策樹的改進演算法，它解決了ID3決策樹無法處理連續型資料的問題以及ID3決策樹在使用資訊增益劃分資料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部落格：https://www.cnblogs.
基於R的C4.5決策樹的建立
下邊的程式碼是一個簡單的C4.5決策樹建立過程，該決策樹不含有剪枝的過程，並且針對的屬性必須是標量（非連續屬性值） #計算類屬性的熵，其中data是一個數據框，它代表著原始資料，class.index是一個類的索引值 entropy <- function(data,
機器學習筆記（7）——C4.5決策樹中的缺失值處理
缺失值處理是C4.5決策樹演算法中的又一個重要部分，前面已經討論過連續值和剪枝的處理方法： 現實任務中，通常會遇到大量不完整的樣本，如果直接放棄不完整樣本，對資料是極大的浪費，例如下面這個有缺失值的西瓜樣本集，只有4個完整樣本。 在構造決策樹時，處理含有缺失值
機器學習筆記（6）——C4.5決策樹中的剪枝處理和Python實現
1. 為什麼要剪枝 還記得決策樹的構造過程嗎？為了儘可能正確分類訓練樣本，節點的劃分過程會不斷重複直到不能再分，這樣就可能對訓練樣本學習的“太好”了，把訓練樣本的一些特點當做所有資料都具有的一般性質，cong從而導致過擬合。這時就可以通過剪枝處理去掉yi一些分支來降低過擬合
機器學習筆記（5）——C4.5決策樹中的連續值處理和Python實現
在ID3決策樹演算法中，我們實現了基於離散屬性的決策樹構造。C4.5決策樹在劃分屬性選擇、連續值、缺失值、剪枝等幾方面做了改進，內容較多，今天我們專門討論連續值的處理和Python實現。 1. 連續屬性離散化 C4.5演算法中策略是採用二分法將連續屬性離散化處理：假定
C4.5決策樹演算法（Python實現）
C4.5演算法使用資訊增益率來代替ID3的資訊增益進行特徵的選擇，克服了資訊增益選擇特徵時偏向於特徵值個數較多的不足。資訊增益率的定義如下： # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import ma
ID3和C4.5決策樹演算法總結
1.決策樹的演算法流程 決策樹的演算法流程主要是： 1.如果當前樣本集全部為同一類別，則返回這一類標籤 2.如果當前屬性集為空集或者D中樣本在屬性集中的取值全部相同，那麼採用多數表決法，返回樣本數最多的類標籤 3.如果不滿足上面三個條件，說明當前結點還可
Thinking in SQL系列之四：資料探勘C4.5決策樹演算法
原創： 牛超 2017-02-11 Mail：[email protected] C4.5是一系列用在機器學習和資料探勘的分類問題中的演算法。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
【機器學習】決策樹（基於ID3,C4.5,CART分類迴歸樹演算法）—— python3 實現方案
內含3種演算法的核心部分. 沒有找到很好的測試資料. 但就理清演算法思路來說問題不大 剪枝演算法目前只實現了CART迴歸樹的後剪枝. import numpy as np from collections import Counter from sklearn imp
決策樹學習 -- ID3演算法和C4.5演算法（C++實現）
前言 在學習西瓜書的時候，由於書本講的大多是概念，所以打算用C++實現它的演算法部分（至於python和matlab實現，實現簡單了很多，可以自己基於C++程式碼實現）。至於測試資料，採用了書中關於西瓜的資料集。 什麼是決策樹 首先，決策樹（也叫做分類
“集體智慧程式設計”之第七章：決策樹
什麼是決策樹？ 如果將決策樹和上一章的分類器一起講述，那麼決策樹這種演算法也是用於對物品分類的，書有一個非常簡單的例子，能幫助我理解什麼是決策樹。 給你一個水果，你可以通過以下方式判斷出這是一個什麼水果。 可以看出，決策樹上就是一個又一個
機器學習與人工智障(5):決策樹與隨機森林
一、從LR到決策樹 1.總體流程與核心問題 (1)決策樹是基於樹的結構進行決策： 每個“內部節點”對應於某個屬性上的“測試” 每個分支對應於該測試的一種可能結果(即該屬性上的每個取值) 每個葉節點對應於一個預測結果 (2)學習過程：通過對訓練
SparkMLlib分類算法之決策樹學習
2.3 數據預處理 true ray score 嚴重 acc 標準化 lambda SparkMLlib分類算法之決策樹學習 （一） 決策樹的基本概念 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於
《機器學習》第三章 決策樹學習 筆記加總結
分類問題 子集 觀察 組成 cas 普通 重復 1.0 需要 《機器學習》第三章 決策樹學習 決策樹學習方法搜索一個完整表示的假設空間，從而避免了受限假設空間的不足。決策樹學習的歸納偏置是優越選擇較小的樹。 3.1.簡介 決策樹學習是一種逼近離散值目標函數的方法，在這種方法
模式識別筆記5-決策樹
關註 分布 加權 inf tro node cif 實例 數據集 1. 決策樹概覽 對於一個具有多個屬性的數據集，決策樹根據某種劃分決策，依據某個離散屬性對數據集進行劃分，形成子集，之後遞歸地對子集進行劃分，直到子集均屬於某一類別，或是在某個容忍度下屬於某種類比。 假設有樣
決策樹學習筆記
描述 全局 .com 目標 算法 最優 基本 預測 移動 對於李航統計學習方法中決策樹的學習想從一下幾個角度進行整理： 1.決策樹介紹 2.熵，信息增益，信息增益率，基尼指數 3.決策樹的生成算法（ID3，C4.5，CART） 4.決策樹的減枝 1.決策樹介紹 1.1 決策
決策樹--學習筆記（二）
決策樹分割屬性選擇 決策樹演算法是一種“貪心”演算法策略，只考慮在當前 資料特徵的情況下的最好分割方式，不能進行回溯操作。 對於整體的資料集而言，按照所有的特徵屬性進行劃分操作，對於所有劃分操作的結果集“純度”進行比較，選擇“純度”越高的特徵屬性作為當前需要分割的資料集進行分割操作，持續迭代
決策樹--學習筆記（一）
資訊熵 決策樹 決策樹優化 剪枝 決策樹視覺化
ML-提升方法和決策樹學習筆記
整合學習 整合學習通過構建並結合多個學習器來完成學習任務，有時也被稱為多分類器系統，基於委員會的學習。 同質整合：只包含同種型別的個體學習器。 異質整合：包含不同型別的個體學習器。 根據個體學習器的生成方式，目前的整合學習方法大致可分為兩大類，即個體學習器間存在強依賴關係，必須序