SparkMLlib回归算法之决策树 （一），决策树概念 1，决策树算法（ID3，C4.5 ，CART）之间的比较： 1，ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。 2 ID ...
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2017-05-24 17:07:43
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本篇以信息增益最大作为最优化策略来详细介绍决策树的决策流程。 首先给定数据集，见下图 注：本数据来源于网络 本篇将以这些数据作为训练数据（虽然少，但足以介绍清楚原理！），下图是决策树选择特征的流程 (请原谅我的拍照技术) 图中entropy代表决策树在根节点处的信息熵，Entropy(age)表示用 ...
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2017-05-14 22:19:17
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1 简述1.1 id3是一种基于决策树的分类算法，由J.Ross Quinlan在1986年开发。id3根据信息增益，运用自顶向下的贪心策略建立决策树。信息增益用于度量某个属性对样本集合分类的好坏程度。由于采用了信息增益，id3算法建立的决策树规模比较小，查询速度快。id3算法的改进是C4.5算法， ...
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2017-04-25 14:54:18
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主要思想： 0、训练集格式：特征1,特征2,...特征n,类别 1、采用Python自带的数据结构字典递归的表示数据 2、ID3计算的信息增益是指类别的信息增益，因此每次都是计算类别的熵 3、ID3每次选择最优特征进行数据划分后都会消耗特征 4、当特征消耗到一定程度，可能会出现数据实例一样，但是类别 ...
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2017-04-20 20:51:47
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信息增益是决策树ID3算法中重要的概念，同时使用信息增益的手段也用来做特征工程中的特征选择，本文介绍了一种使用SQL中汇总函数cube来计算特征信息增益方法。 ...
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2017-04-20 09:56:38
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使用R实现决策树分析 决策树算法也是数据挖掘的核心算法之一，使用树形结构模型进行知识表达。非叶子节点为分支条件，叶子节点为决策条件。 分支算法主要使用的信息增益，这里不再详述。本篇案例主要也是使用weather数据集建立决策树模型，使用Rattle的model工具栏的Tree选项，rattle包的安 ...
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2017-04-14 00:22:23
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? 熵、互信息? 决策树学习算法 ? 信息增益 ? ID3、C4.5、CART? Bagging与随机森林? 提升 ? Adaboost/GDBT ? 熵、互信息 熵是对平均不确定性的度量。 平均互信息：得知特征Y的信息而使得对标签X的信息的不确定性减少的程度。描述随机变量之间的相似程度。（条件熵、 ...
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2017-03-25 23:55:25
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1.信息增益的定义，也就是互信息 2.信息增益的推导 由公式即可得到信息增益 信息增益存在偏向于选择取值较多的特征的问题，信息增益比可以对这一问题进行修正 3.信息增益比 4.基尼指数，基尼指数越大，样本集合的不确定性也就越大，与熵类似 5.ID3算法，使用信息增益作为特征选择准则，递归选择信息增益 ...
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2017-03-01 22:39:05
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ID3采用的信息增益度量存在一个内在偏置,它优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的Feature会有相对较大的信息增益?(信息增益反映的给定一个条件以后不确定性减少的程度,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).避免这个不足的一个度量就是不用信息增益来选择F ...
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2017-01-16 21:18:37
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首次接触信息熵，信息增益的概念是在阅读《机器学习实战》这本书的时候了解到的，那个时候对这几个概念还是一知半解，虽然当时可以理解，但是记忆却保持不了太久，几个月后，再次阅读一个数据专家的代码时发现人家对...
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2016-12-19 11:44:06
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