信息增益对应的决策树的算法是ID3这个算法,信息增益比对应的就是c4.5这个算法,基尼指数是CART算法,就是用这样的一个算法去构造一颗决策树。 第三部分,决策树的剪枝。因为一棵树,如果说只针对这一个训练集,来生成一棵树,那可能是这棵树只适合这个训练集,那么这时可能会出现过拟合的状态,因为他只适合这个训练集,...
决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类;反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多。 (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,...
第一步,决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集。第二步,决策树的剪枝:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程,主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验决策树生成过程中...
(1)程序中直接画出决策树 画决策树需要用到 tree.export_graphviz 函数,在 tree.export_graphviz 函数中,class_names 参数用于指定分类目标变量(类标签)的名字,这些名字将会显示在决策树图中的叶节点上。该参数的具体值应该是一个列表或者数组,其元素顺序与模型所预测的类别顺序保持一致。 这里class_names 列表中...
机器学习 C4.5算法原理 + 决策树分裂详解(离散属性+连续属性) 附python代码 一.C4.5算法的简介: C4.5并不是单单一个算法而是一套算法,主要用于对机器学习和数据挖掘中的分类问题。它是一种有监督的学习,也就是说对于该算法我们需要先给它们提供一个数据集,这个数据集包含多个实例,每个实例都包含多个属性,该实例...
一、直观理解决策树 决策树即通过一步步决策得到最终结果的树 如下图所示,如果要判断一个人在家庭里的身份,我们可以先判断ta年龄是否大于15,如果是,则说明ta是爷爷或奶奶或妈妈,如果不是,则再判断ta是否为男性,如果是,则ta是儿子,否则ta是女儿。 这就是一个决策树的基本流程。