在ID3算法完全掌握的基础上，学习C4.5算法，需要明白以下几件事： 1、C4.5如何划分数据集？——用信息增益比； 2、连续型属性如何处理？——选择划分属性时，当做离散变量；选择划分点时，用信息增益来选。 3、如何剪枝？——基于误判的剪枝和悲观剪枝，后者更加常用。 参考： http://shiya ...
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2016-06-15 12:17:16
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决策树从数据集合中提取出一系列的规则，这些规则可以用流程图表示，其数据形式非常容易理解；专家系统中就经常使用决策树。 1、决策树的构造：①采用ID3算法（最高信息增益）划分数据集；②递归创建决策树。 2、使用matplotlib的注解功能，可以将存储的树结构转化为容易理解的图形。 3、使用pytho ...
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2016-06-10 19:06:07
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决策树基本概念ID3算法，利用信息增益进行分类属性经典数据集@relation weather.symbolic@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature {hot, mild, cool}
@attribute humidity {high, normal}
@attribute windy {TRUE, F...
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2016-05-27 11:40:54
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一、决策树的生成算法 基本的决策树生成算法主要有ID3和C4.5, 它们生成树的过程大致相似，ID3是采用的信息增益作为特征选择的度量，而C4.5采用信息增益比。构建过程如下：
从根节点开始，计算所有可能的特征的信息增益（信息增益比），选择计算结果最大的特征。
根据算出的特征建立子节点，执行第一步，直到所有特征的信息增益（信息增益比）很小或者没有特征可以选择为止。...
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2016-05-13 01:33:21
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这几天完成了树回归的相关学习，这一部分内容挺多，收获也挺多，刚刚终于完成了全部内容，非常开心。
树回归这一章涉及了CART，CART树称作(classify and regression tree) 分类与回归树，既可以用于分类，也可以用于回归。这正是前面决策树没有说到的内容，在这里补充一下。正好也总结一下我们学的3种决策树。
ID3：用信息增益来选择特性进行分类，只能处理分类问题。缺点是往往...
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2016-04-09 00:23:43
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Decision Tree 及实现 Decision Tree 及实现 标签： 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报 标签： 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报 ...
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2016-04-05 13:51:54
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5.3决策树的生成
5.3.1 ID3算法
ID3算法的核心实在决策树个国际电商应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。
具体方法：从根结点（root node）开始，对接点计算所有可能的特征信息增益，选择信息增益最大的特征最为节点的的特征（注意：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息不确定性减少的程度，而我们进行特征选择在于选取对训练数...
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2016-03-29 13:05:24
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决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应一个分类，非叶节点对应在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分为若干子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进行划分。 ID3算法 1、对当前样本集合计算所有属性的信息增益。 2、选择信息增益最大的属性作为测试属性，把测试
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2016-03-07 23:53:17
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3.1 决策树的构造3.1.1 信息增益熵(entropy)是信息的期望值。如果待分类的事物可能划分在多个分类中，则符号xi的信息定义为：，p(xi)为该分类的概率。为了计算熵，需计算所有类别所有可能包含的信息期望值：，n是分类的数目。3.1.2 划分数据集分类算法需要：上述的测量信息熵、划分数据集...
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2015-12-06 22:47:31
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3.1 决策树的构造优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据.缺点:可能会产生过度匹配问题.适用数据类型:数值型和标称型.一般流程:1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法5.测试算法6.使用算法3.1.1 信息增益创建数据集def createD...
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2015-12-06 20:49:00
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