依最优特征与最优切分点,从现结点生成两个子结点,将训练数据集依特征分配到两个子结点中去。 (3)对两个子结点递归地调用(1),(2),直至满足停止条件。 (4)生成CART决策树。 算法停止计算的条件是结点中的样本个数小于预定阈值,或样本集的基尼指数小于预定阈值(样本基本属于同一类),或者没有更多特征。 4、树的...
决策树建立过程中,选择合适的特征及该特征下选择合适的决策值对决策树的结构影响很大,对决策树的研究基本上集中于该问题,该问题习惯上称为样本集分裂,依其解决方法可将决策树算法分为ID3、C4.5、CART等三种。 2 信息熵与基尼指数 2.1 信息量 信息的概念:信息就是对不确定性的消除。如一条天气预报消息“明天气温...
最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出,Hunt算法是许多决策树算法的基础,包括ID3、C4.5和CART等。 决策树算法是一种有监督学习算法,利用分类的思想,根据数据的特征构建数学模型,从而达到数据的筛选,决策的目标。 2、决策树的原理 决策树( Decision Tree) 又称为判定树,是数据挖掘技术中的一种重要的分类与回归...
其中,Gain(A)与ID3算法的定义相同, 分裂信息SplitInfo(A)定义为: 针对缺点2: 将A的值递增排序,每对相邻值的中点被看做可能的分裂点,这样给定A的V个值,则需要计算V-1个可能的划分 对于A的每个可能分裂点,计算Info(D),其中分区个数为2,A具有最小期望信息需求的点选做A的分裂点。 CART算法选择Gini指数作为...
据统计,在2012年,被数据挖掘业者使用频率最高的三类算法是决策树、回归和聚类分析。而且因为决策树的直观性,几乎所有的数据挖掘的专业书籍都是从某一个决策树算法开始讲起的:如ID3/C4.5/C5.0,CART,QUEST,CHAID等。 有些决策树做得很精细,用到了数据大部分的属性,这时,我们可能闯入了一个误区,因为在决策树算法...
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的 数据挖掘算法头歌答案 数据 支持向量机 数据集 转...
Python 头歌 共享单车,共享单车投放量预测数据集https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset字段信息hour.csv和day.csv都有如下的字段,不过day.csv中不会有hr。instant:样本编号dteday:日期season:季节(1-春季;2-夏季;3-秋季;4-冬季)yr:年份(0-2011