ID3采用的信息增益度量存在一个缺点，它一般会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。(条件熵越小,信息增益越大)C4.5中是用信息增益比率(gain ratio)来作为选择分支的准则。信息增益比率通过引入一个被称作分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的Feature。
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2022-05-09 21:34:39
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1.CART简介 CART是一棵二叉树，每一次分裂会产生两个子节点。CART树分为分类树和回归树。 分类树主要针对目标标量为分类变量，比如预测一个动物是否是哺乳动物。 回归树针对目标变量为连续值的情况，比如预测一个动物的年龄。 如果是分类树，将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性； 如果是回
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2019-10-17 01:54:00
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根据决策树CART的原理用Python3写出，代码如下：from random import randrange# 根据阈值对单个属性数据（数值）进行分割def split_numerical(attribute_index, thresh, datasets): left, right = [], [] for r in datasets: if r[...
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2022-01-09 11:09:25
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1、使用决策树预测隐形眼镜类型，隐形眼镜数据集(lenses.csv)是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型e
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2022-05-09 21:26:18
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在之前介绍过决策树的ID3算法实现，今天主要来介绍决策树的另一种实现，即CART算法。 Contents 1. CART算法的认识 2. CART算法的原理 3. CART算法的实现 1. CART算法的认识 Classification
原创
2023-05-31 15:31:35
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原文地址CART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住以下几个关键点：（1）CART既能是分类树，又能是分类树；（2）当CART是分类树时，采用GINI值作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据；（3）CART是一棵二叉树。接下来将以一个实际的例子对CART进行介绍：
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2023-07-11 13:41:46
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决策树的另一种实现，即CART算法。又叫做分类回归树。CART决策树是基于基尼指数来选择划分属性，基尼指数可以来度量数据集
原创
2024-04-01 14:22:37
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上一篇我们学习的ID3和C4.5算法，今天我们来看看CART（classification and regressio
原创
2022-12-14 16:28:24
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决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
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2023-08-09 14:44:43
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本篇将继续介绍决策的第三种算法：CART算法，它可以说是学习决策树的核心了。高级集成学习很多复杂框架都是基于CART的。下面将详细介绍CART算法的来龙去脉。CART生成算法CART剪枝算法CART算法小结决策树算法优缺点总结▍CART生成算法为什么叫CART算法呢？这还要从它的英文单词说起。CART是 "Classification and Regression Trees" 的缩写，意思是 "
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2021-01-19 14:22:43
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作者：xiaoyu介绍：一个半路转行的数据挖
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2022-11-29 19:15:33
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前面两篇文章分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树
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2021-12-30 11:05:19
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前面两篇文章分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树。
原创
2022-02-22 13:50:14
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一、树算法介绍当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点...
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2022-08-09 17:16:26
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决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
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2023-05-24 16:07:28
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python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
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2023-07-31 17:48:32
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1 为什么要剪枝 1.1 图形描述 横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数 纵轴表示决策树的预测精度 实线显示的是决策树在训练集上的精度 虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度 随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。 1.2 出现这种 ...
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2021-09-23 19:08:00
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上一篇对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。
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2023-05-22 23:40:13
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一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
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2023-09-04 09:57:49
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注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
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2023-06-21 09:41:41
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