CART 会产生一系列嵌套的剪枝树,需要从中选出一颗最优的决策树; 树选择:用单独的测试集评估每棵剪枝树的预测性能(也可以用交叉验证)。 CART 在 C4.5 的基础上进行了很多提升。 C4.5 为多叉树,运算速度慢,CART 为二叉树,运算速度快; C4.5 只能分类,CART 既可以分类也可以回归; CART 使用 Gini 系数作为变量...
一般包含三个部分 1、特征选择:特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准,如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准,从而衍生出不同的决策树算法,如CART, ID3, C4.5等。 2、决策树生成: 根据选择的特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分则停止决策...
依次按照前文步算法骤,直到构建完成。 3 决策树的改进方法:剪枝 预剪枝: 在构建决策树的过程中,通过设定一些规则(如节点最小样本数、最大深度等)来提前停止树的生长,防止过拟合。 后剪枝: 在决策树完全生长后,通过剪去一些子树来降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力。常用的后剪枝方法包括代价复杂度剪枝(CCP)...
第一步:原理 决策树可以被简单的看成是一些if 和else,其优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。其缺点:可能会产生过度匹配问题。决策树相关详细理论的博客,网上有很多,我就不重复啰嗦了 第二步:代码实现 #include<vector>#include<set>#include#include<string>#inc...
ID3算法流程如下: 代码实现: 使用信息增益进行特征选择的缺点:偏向于选择取值较多的特征,可以理解为倾向划分更多的子树。 最新版代码,增加了决策树的预测函数 View Code 2、C4.5算法: 按信息增益比来选择特征: 缺点:偏向于选择取值数目较少的特征,因为HA(D)其实可以认为把特征A的取值看做一个随机变量。要让信息增...
C4.5是多叉树,用二叉树效率会提高; 在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序(尤其是对连续特征),因而导致算法的低效; 在选择分裂属性时没有考虑到条件属性间的相关性,只计算数据集中每一个条件属性与决策属性之间的期望信息,有可能影响到属性选择的正确性; C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集...
最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出的CLS。当前最有影响的决策树算法是由Quinlan于1986年提出的ID3和1993年提出的C4.5.其他早期算法还包括CART,FACT,CHAID算法。后期的算法主要有SLIQ, SPRINT, PUBLIC等。 传统的决策树分类算法主要是针对小数据集的,大都要求训练集常驻内存,这使得在处理数据挖掘任务时,传统决...
决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法,以及由Breiman等人在1984年提出的CART分类回归树算法。 决策树有点和数据结构中的树结构相似,都是有根节点和有向边的概念,然后不断进行分支,每个节点都会存在一定的约束条件,而最终的叶节点不同,它不存在约束条件,而是包含着分类结...