树模型主要有ID3、C4.5、C5.0、OC1以及CART等，使用最多的树模型为CART，sklearn中的决策树模型是基于CART的。 在介绍树模型之前先介绍一下信息熵、信息增益以及GINi系数。 信息熵：熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。 信息增益：它度量了在知道当前特征之后 ...
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2019-03-14 20:06:38
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决策树算法是机器学习中十分重要的算法，它的思想很简单，模拟了人的决策思想，就是根据一些条件做一些决策。比如，我们决策今天是否要去逛街，要看天气好不好、心情好不好、有没有妹子陪等等。 常见的决策树有ID3、C4.5和CART决策树，主要区别是在选择相关因数的算法不同，前两者和信息增益有关、后一种是与基 ...
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2019-02-15 12:02:43
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十大经典数据挖掘算法（详细说明） 数据挖掘十大经典算法 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 ...
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2019-02-06 22:42:19
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理论基础 熵 信息增益 算法实现 Python 模型的保存与读取 总结 ...
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2019-02-04 18:08:12
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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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一、从LR到决策树 1.总体流程与核心问题 (1)决策树是基于树的结构进行决策： 每个“内部节点”对应于某个属性上的“测试” 每个分支对应于该测试的一种可能结果(即该属性上的每个取值) 每个叶节点对应于一个预测结果 (2)学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”(即内部节点所对应的属性) ( ...
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2019-01-12 13:14:55
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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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简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限
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2018-12-28 22:22:54
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简介 CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分： ID3：特征划分基于信息增益 C4.5：特征划分基于信息增益比 CART：特征划分基于基尼指数 基本思想 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值 ...
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2018-12-28 22:13:21
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知识储备 相互熵 信息增益（互信息） 条件概率： 全概率公式： 贝叶斯公式： 思考问题： 给定一个样本D，计算样本A1, A2, ...An发生的概率哪一个可能是会是最正确的呢？又怎样通过贝叶斯来解决这个问题？ 通过贝叶斯公式 选择n个样本中概率最大的那个作为最后的结论。p(D)是常数，假定p(Ai ...
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2018-12-22 19:39:46
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