整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 周志华的西瓜书—第四章 公式 信息增益是决策树ID3算法在进行特征切割时使用的划分准则，其物理意义和互信息完全相同，并且公式也是完全相同。 其中D表示数据集，A表示特征，信息增益表示得到A的信 ...
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2018-05-17 23:14:40
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采用ID3算法 （信息熵：H(X)=?∑i=0np(xi)log2p(xi)） 下载一个决策树可视化软件：Graphviz （注意环境变量Path加：C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin） 代码： 导入需要用到的库： 读取表格： 这里一些数据（属性），决定一 ...
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2018-04-09 00:25:07
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如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况，某个属性（特征）的取值很多，以至于每一个取值对应的类别只有一个。这样根据$$H(D) H(D|A)$$可以得知后面的那一项的值为0。这样得到信息增益会很大。C4.5算法加了一个惩罚项$$H_A(D) = \sum_ ...
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2018-04-04 16:16:36
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欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~。 作者：袁明凯|腾讯IEG测试开发工程师 决策树的基础概念 决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式，是机器学习中的一种基本的分类方法。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决 ...
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2018-03-20 12:44:03
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在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了 ...
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2018-03-04 15:59:20
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决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现（待定） 一、ID3概念 ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核 ...
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2018-01-10 13:55:59
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目录 什么是神经网络(Neural Networks) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用：遇到连续与缺失值怎么办？ 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是神经网络(Neural Networks) 引 ...
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2017-12-09 16:56:58
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283
目录 什么是决策树(Decision Tree) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用：遇到连续与缺失值怎么办？ 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是决策树(Decision Tree) 引例 现有训练 ...
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2017-12-02 20:21:31
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CART决策树 （一）《机器学习》（周志华）第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树” 参照上一篇ID3算法实现的决策树，进一步实现CART决策树。 ...
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2017-12-01 19:45:11
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决策树分类器就像带有终止块的流程图，终止块表示分类结果。开始处理数据集时，我们首先需要测量集合中数据的不一致性，也就是熵，然后寻找最优方案划分数据集，知道数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用于划分标称型数据集。构建决策树时，我们通常采用递归的方法将数据集转化为决策树。一般我们并不构造新的 ...
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2017-11-02 11:20:29
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