C4.5算法只需对李航《统计学习方法》决策树ID3算法实现做些修改 C4.5算法修改代码 代码语言:javascript 复制 defbestFeatureToSplit(dataset):''' input:数据集 output:最好的划分特征 describe:选择最好的数据集划分维度''' numFeatures=dataset.shape[1]-1ShannonEnt=calcShannonEnt(dataset)bestInfoGain=0.0bestFea...
三种决策树算法(ID3, CART, C4.5)及Python实现 1.1. 决策树的原理 决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的...
因此连续型的输入变量首先要进行离散处理,而目标变量可以定距或定类 3、可产生多分枝的决策树 4、从统计显著性角度确定分支变量和分割值,进而优化树的分枝过程 5、建立在因果关系探讨中,依据目标变量实现对输入变量众多水平划分 CART 1、节点采用二分法(与C4.5最大的区别,c4.5可以有很多分支);用Gini Ratio作为...
C4.5 [Quinlan, 1993]使用了一个启发式方法:先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性,再从中选取信息增益比最高的。 本人代码实现并没有用启发式的方法。C4.5的代码和ID3差不多。 View Code 3、CART(Classification And Regression Tree)算法: 本文仅做了分类树的实现。 CART算法得到的决策树是一棵二...
代码实现 光说不练假把式,我们既然搞明白了它的原理,就得自己亲自动手实现以下才算是真的理解,很多地方的坑也才算是真的懂。我们基本上可以沿用之前的代码,不过需要在之前的基础上做一些修改。 首先我们先来改造构造数据的部分,我们依然沿用上次的数据,学生的三门考试等级以及它是否通过达标的数据。我们认为三门成绩...
这段代码实现了最基础的 线性回归模型 。其中learning_rate(学习率)决定了模型学习的步伐大小,就像我们学习时要适当调整学习节奏一样。 2. 决策树 :模拟人类决策过程 接下来让我们看看 决策树算法 。决策树就像是玩"20个问题"游戏,通过一系列是/否问题来做出判断。
那么如果直接选择该特征进行划分,会出现特征值缺失的情况,就是测试集中某个特征出现了训练集中该特征未曾出现的值。所以在实际的实现过程中,我们通常先筛选出信息增益较大的几个特征,然后在这几个特征中选择信息增益比最大的特征,来作为划分特征。 二、基于C4.5算法的决策树...
实现的C4.5数据集合如下: 它记录了再不同的天气状况下,是否出去觅食的数据。 程序引入状态树作为统计和计算属性的数据结构,它记录了每次计算后,各个属性的统计数据,其定义如下: 1structattrItem2{3std::vector<int> itemNum;//itemNum[0] = itemLine.size()4//itemNum[1] = decision num5set<int>itemLine...
决策树 - 算法基本实现 # -*- coding: utf-8 -*- from math import log import operator def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] labels = ['no surfacing','flippers']...
一、决策树算法的实现 决策树是一种常用的分类算法,它通过树状结构来表示分类的决策过程。在C语言中,可以使用结构来表示决策树的节点,并使用递归来构建整个树。 1.数据结构定义 首先,我们需要定义一个结构来表示决策树的节点,包含以下几个成员变量: -分割特征:表示当前节点的特征 -分割阈值:表示当前节点的特征值划...