C4.5算法介绍C4.5算法与ID3算法不同的是采用了信息增益比作为特征的选择，原因是：信息增益在选择属性时偏向于选择取值较多的属性。信息增益比特征A对训练数据集D的信息增益比定义为其信息增益g(D,A)与特征A的熵HA(D)之比（计算方式请看上一篇）：CART算法介绍CART算法使用Gini指数作为特征的选择，并且使用平方误差最小化原则对连续型特征进行离散化，所以CART算法既可以用于分类，也可
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2019-01-28 19:21:38
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1、算法介绍决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。本文主要是对决策树的ID3算法的介绍，后文会介绍C4.5和CART算法。2、算法优缺点优点：计算复杂度不高，结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征。缺点
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2019-01-13 00:25:16
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数据挖掘中常用的十个重要算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的长处。并在下面几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 2) 在树构造 ...
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2019-01-11 11:35:43
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（1）建树 1. 选择属性 ID3算法用的是信息增益，C4.5算法用信息增益率；CART算法使用基尼系数 2. 选择属性的最优分割点 ID3算法：使用信息增益作为分裂的规则，信息增益越大，则选取该分裂规则。多分叉树 缺点：归纳偏置问题： ID3算法会偏向于选择类别较多的属性 另外输入变量必须是分类变 ...
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2018-10-26 12:09:32
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网上的内容感觉又多又乱，自己写一篇决策树算法。希望对别人有所启发，对自己也是一种进步。 决策树 须知概念 信息熵 & 信息增益 熵： 熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。 信息熵（香农熵）： 是一种信息的度量方式，表示信息的混 ...
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2018-09-24 00:50:03
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今天看了下这两个算法的思路，比较容易理解，就在这里简单记录一下 ID3算法：决策树中的一种经典算法，属于有监督学习和分类算法，如果遇到连续值需离散处理，以香农熵作为信息获取度量，通过计算特征的信息熵增益来确定一个个的根节点 退出条件如下： 1、标记属性一致 2、无可再分属性，这时就投票决定 缺点：对 ...
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2018-09-16 15:55:42
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引言 本文主要是对分类型决策树的一个总结。在分类问题中，决策树可以被看做是if-then规则的结合，也可以认为是在特定特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习主要分为三个步骤：特征选择、决策树的生成与剪枝操作。本文简单总结ID3和C4.5算法，之后是决策树的修剪。 ID3算法 ID3算法和核心是 ...
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2018-09-13 01:14:03
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1、c4.5 c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心是ID3算法，c4.5算法继承了ID3算法的优点，并在一下几个放米娜对ID3算法进行了改进： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 2）在树构造过程中进行剪枝。 3）能够完成对不连续属 ...
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2018-08-07 22:23:00
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决策树有些与生俱来的缺点： 1：分类规则复杂 决策树算法在产生规则的时候采用局部贪婪法。每次都只选择一个属性进行分析构造决策树，所以再产生的分类规则往往相当复杂。 2：收敛到非全局的局部最优解 ID3算法每次在树的某个层次进行属性选择时,它不再回溯重新考虑这个选择,所以它容易产生盲人登山中常见的风险 ...
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2018-06-01 00:17:52
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一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART(Classificat ...
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2018-05-30 19:21:00
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