[machine learning] 决策树ID3算法 决策树是经常使用的数据挖掘的算法,原理是通过训练集创造一个树,然后对待分类的数据进行分类。决策树只适用于标称型数据,即离散化的数据。优点是数据的形式很容易理解,可以处理不相关的特征数据,缺点是无法给出数据的内在含义,并且ID3算法会产生过度匹配的问题。 一。决策树的一般流程
https://github.com/luwill/machine-learning-code-writing 参考资料: 李航 统计学习方法 https://github.com/heolin123/id3/blob/master
[machine learning] 决策树ID3算法 决策树是经常使用的数据挖掘的算法,原理是通过训练集创造一个树,然后对待分类的数据进行分类。决策树只适用于标称型数据,即离散化的数据。优点是数据的形式很容易理解,可以处理不相关的特征数据,缺点是无法给出数据的内在含义,并且ID3算法会产生过度匹配的问题。 一。决策树的一般...
【Machine Learning】决策树之ID3算法 (2) 目录 决策树之ID3算法 二、信息熵 Entropy 三、信息增益 Information Gain 四、 ID3 bias 决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现(待定)
决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法。如下图所示,从左图到右图就是一个简单的,利用决策树,辅助决策的过程。 2、如何构造一棵决策树? 2.1、基本方法 通过对不同特征的优先级区分判断后,优先选择优先级高的特征作为划分的特征。(如上图所示,假设优先级:学历>院校>工作经...
决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法。 如下图所示,从左图到右图就是一个简单的,利用决策树,辅助决策的过程。 2、如何构造一棵决策树? 2.1、基本方法 通过对不同特征的优先级区分判断后,优先选择优先级高的特征作为划分的特征。(如上图所示,假设优先级:学历>院校>工作...
ifcurrentLabelnotinlabelCounts.keys():labelCounts[currentLabel]=0#判断当前label是否已经存在字典键值列表中,没有存在的话,将当前label加入字典,并设置对应值为0 labelCounts[currentLabel]+=1#否则,当前label出现次数累加 shannonEnt=0.0 forkeyinlabelCounts: ...
self.total=0.0self.none=1defexists(self,key):returnkeyinself.d defgetsum(self):returnself.total defget(self,key):ifnot self.exists(key):returnFalse,self.nonereturnTrue,self.d[key]# 计算P(x|y)defgetprob(self,key):returnfloat(self.get(key)[1])/self.total ...
https://github.com/DianeSoHungry/ShallowMachineLearningCodeItOut/blob/master/ID3.ipynb 现在要介绍的是ID3决策树算法,只适用于标称型数据,不适用于数值型数据。 决策树学习算法最大的优点是,他可以自学习,在学习过程中,不需要使用者了解过多的背景知识、领域知识,只需要对训练实例进行较好的标注就可以自学习了...
1#coding:utf-82'''3Created on Oct 12, 20104Decision Tree Source Code for Machine Learning in Action Ch. 35@author: Peter Harrington6'''7frommathimportlog8importoperator910defcreateDataSet():11dataSet = [[1, 1,'yes'],12[1, 1,'yes'],13[1, 0,'no'],14[0, 1,'no'],15[0, 1...