决策树算法中基尼指数与信息增益的比较
问题提出在自己实现决策树算法的时候，发现生成的id3树和cart树一模一样。竟然每个决策节点都选择了同一属性的同一划分。这让我很意外，于是改变了随机种子值，改变训练集的大小，结果发现无一例外它们都是一样的。由此我提出了一个疑问：基尼指数和信息增益是等价的吗？如果等价，那干嘛还要两个算法？如果不等价，...
决策树模型ID3/C4.5算法比较
两者都是决策树学习的经典算法一.ID3算法ID3由Ross Quinlan在1986年提出。ID3决策树可以有多个分支，但是不能处理特征值为连续的情况。决策树是一种贪心算法，每次选取的分割数据的特征都是当前的最佳选择，并不关心是否达到最优。在ID3中，每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分...
机器学习——决策树算法
决策树的基本概念决策树算法是一类常用的机器学习算法，在分类问题中，决策树算法通过样本中某一维属性的值，将样本划分到不同的类别中去。 选择最佳划分的标准 选择划分数据集的特征的时候存在一定的顺序，选择的依据是这一维特征对数据的划分更具区分性，在决策树算法中，通常有这些标准：信息增益、增益率和基尼系数...
机器学习-决策树算法
1 决策树决策树是一种能解决分类或回归问题的机器学习算法。其有良好的扩展性，可以产生多种变种。并且结合模型融合方法扩展新的算法AdaBoost，GBDT等算法。 参考文章：C4.5算法详解（非常仔细）:https://blog.csdn.net/zjsghww/article/details/516...
机器学习决策树(2)
剪枝处理剪枝是决策树学习算法对付过拟合的主要手段。剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝。预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。后剪枝则是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶节点进行考察，...
【机器学习原理】决策树从原理到实践-2.代码
下面是代码实现的部分，写了一个基于CART的分类树，使用的样本就是上面提到的贷款数据，数据如下图： 是一个.txt文档，运行后得到了分类的结果，最终分类的几个集合都只有一个类别，也就是根据这些分类规则，可以完全将数据分开。 完整代码 # 基于CART的决策分类树复现(离散)import colle...
第3章 决策树
决策树经常处理分类问题，近来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法。 决策树的流程图： 长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形代表中止模块(terminating block),表示已经得出结论，可以中止运行。 从判断模块引出左右箭头称作分支(branch)，它可以到底另一个...
关于决策树模型
决策树模型是一种常用的数据挖掘方法，它通过模拟人类决策过程来对数据进行分类或回归分析。决策树由节点和边组成，其中每个内部节点代表一个属性上的测试，每个分支代表测试的一个结果，而每个叶节点（树的末端）代表一个类别（在分类树中）或一个连续值（在回归树中）。决策树的构建过程基于特征选择，目标是创建一个简洁...
推荐系统系列3-基于决策树做推荐系统的方法
本文介绍了基于决策树做文本分类的原理 1、决策树概念 决策树是基于树的结构来进行决策的，这与人类的认...
解析百度Apollo之决策规划模块 - 程十三
解析百度Apollo之决策规划模块 本文是Apollo项目系列文章中的一篇，会解析自动驾驶系统中最核心的模块 - 决策规划模块。前言Apollo系统中的Planning模块实际上是整...
ID3决策树算法
一，简介ID3（Iterative Dichotmizer 3）1.什么是决策树学习决策树学习是以训练或样本数据集为基础的归纳学习算法，是用于分类和预测的重要技术。...
机器学习笔记-决策树(一)
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新的示例进行分类，这个把样本分类的任务，可以看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判别”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来...
机器学习【四】决策树
1、决策树简介1.1 决策树概述决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它能从给定的无序的训练样本中，提炼出树型的分类模型，树形中包含判断模块和终止模块。它是一种典...
数据挖掘中 决策树算法实现——Bash
数据挖掘中 决策树算法实现——Bash博客分类：数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵一、决策树简介：关于决策树，几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的。决策树，顾名思义就是用来做决定的树，一个分支就是一个决策过程。每个决策过程中涉及一个数据的属性，而且只...
数据挖掘之决策树
数据挖掘之决策树——学自北京大学莫同老师决策树示例决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法把由不同组成的总体分成较小且较具同质性的群体每一个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的叶子在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点上问题的不同回答导致了不同的分支，最后会到达一个叶子...
机器学习之决策树
3.1、摘要 在这一篇文章中，将讨论一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。3.2、决策树引导 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个...
鸢尾花——决策树
现有鸢尾花数据集iris.data。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sep...
Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树)
接上篇 CART算法的全称是Classification And Regression Tree，采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较...
【转】决策树分类算法及提升方法
1. 算法原理决策树（Decision Tree），又称判断树，它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知实例，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结...
数据挖掘中的决策树
我们可以这么说，如今我们所处的时代就是大数据时代，我们在大数据时代力争做到从数据中获得有用的知识以便于在未来的生活中加以运用，这就离不开数据挖掘技术。所谓数据挖掘并不是挖掘大量的数据，而是挖掘有用的数据，就像挖矿一样，我们必须找到一个我们需要的数据，这就用到了决策树的知识。1.决策树的现状现如今，企...