上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英文。 原始数据集： 变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了 构建决策树的代码如下： ? #coding :utf-8 ...
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2021-06-22 18:29:30
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1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得 ...
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2021-01-06 12:02:48
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信息增益是树模型,比如ID3算法用来寻早最优特征分割点的计算标准了解信息增益之前, 需要了解熵 ###熵 信息增益与熵(entropy)有关，在概率论中，熵是随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大；假设$X$是取有限个值的离散随机变量，其概率分布为： \(P(X=x_i)=p_i, ...
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2020-08-27 17:03:55
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决策树 通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。 随机森林的重点在于单个决策树是如何建造的 CART Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现. CART算法是一种二分递归分割技术， ...
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2020-07-10 00:28:24
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C5.0是对ID3算法的改进。 1.引入了分支度Information Value的概念。 C5.0是用哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。 信息增益率其实就是在信息增益 除了 分支度。分支度的计算公式如上，就是指，若某划分属性S将样本T划分成n个子集T1,T2,...Tn，则此属性S的分支度就等 ...
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2020-07-04 16:45:02
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ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度， 这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益率来作为选择分支 ...
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2020-06-17 20:38:48
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决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。 其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子 ...
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2020-05-24 10:01:31
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。 决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单 ...
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2020-05-22 09:47:08
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相关概念： 剪枝：如果有特征对决策没有很大的帮助，那么可以进行预剪枝或后剪枝操作。（对决策树减少节点的形象说法）。 不同算法信息指标： ①信息增益（ID3算法）： 简单易懂，适合大部分场景； 但是因为分割越细错分率越低，效果越好，所以存在分割太细造成对训练数据的过拟合问题，使得对测试数据的泛化效果差 ...
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2020-04-30 21:43:43
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随机森林，是指用随机的方式建立一个森林，森林里面有许多决策树，且随机森林中的树与树之间是彼此独立的。在得到随机森林后，当有一个新的样本输入的时候，让森林中的每一棵树分别进行计算并进行统计汇总，得分最多的那个结果为最终的结果。随机森林既可以处理属性为离散值的样本(ID3算法)，也可以处理属性为连续值的 ...
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2020-04-23 00:41:07
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