系列文章: Python代码:递归实现ID3决策树生成、剪枝、分类 Python代码:处理连续、离散特征的朴素贝叶斯分类 Python代码:基于KD树实现K近邻分类、回归(KNN) 支持向量机分类算法推导:从原始问题到对偶问题 P…
在决策树中根结点和内部结点对应于一个特征测试,如图中的年龄就是一个特征,通过测试年龄是不是大于30将实例分配到其不同的子结点中,如此自上而下一直循环下去,直到走到叶结点,给出最后的决策结果,即见或不见。 最著名的决策树学习算法有ID3算法、C4.5算法和CART算法,本文主要讨论ID3算法和C4.5算法,CART将会在后...
与ID3代码实现不同的是:只改变计算香农熵的函数calcShannonEnt,以及选择最优特征索引函数chooseBestFeatureToSplit,具体代码如下: 代码语言:javascript 复制 1#-*-coding:utf-8-*-2"""3Created on Thu Aug217:09:3420184决策树ID3,C4.5的实现5@author:weixw6"""7from mathimportlog8importoperator9#原始数据10...
决策树算法小结(二) C4.5原理及代码实现 上一节(ID3原理及代码实现)讲到的ID3算法存在不足,用信息增益作为特征选择标准会偏向取值较多的特征,因为特征的取值越多(该特征数据分的更细)即纯度更高,不确定性(条件熵越小H(D|A)H(D|A))更低,由于H(D)H(D)是一定的,因此信息增益更大,所以偏向取值更多的特征...
决策树模型内部节点表示一个特征或者属性,叶子结点表示一个类。决策树工作时,从根节点开始,对实例的每个特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点中,这时的每一个子节点对应着特征的一个取值,如此递归的对实例进行测试并分配,直到达到叶节点,最后将实例分配到叶节点所对应的类中。 决策树具有一个重要的...
一、决策树的生成 1. ID3算法 算法核心:在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征,递归地构建决策树。 具体方法:从根结点(root node)开始,对结点计算所有可能的特征信息增益,选择信息增益最大的特征作为结点的特征,由该特征的不同取值建立子结点;再对子结点递归地调用以上方法,构建决策树;直到所有特征的信息增益...
而决策树算法是目前在进行数据分析时很常用的方法。本文将使用IBM SPSS Modeler进行实践,介绍决策树在空气污染预测领域的实践案例。 分类预测模型的构建流程,具体步骤如下: (1)数据处理 :审核数据,过滤掉含有缺失值的数据记录。 (2)划分数据集,训练集70%,测试集30% 。
简单的决策树 1. 本篇文章介绍 这篇文章旨在介绍最简易的决策树以及其复现代码,让大家基本了解决策树的基本流程,而不是被各种其它的诸如数据处理,剪枝等操作给搞迷糊了。 我的学习流程就是喜欢先把最核心的过程和基础学懂,然后基于这个前提,再去深入学习相关的深入的知识,让自己对该知识点的学习更加全面。
决策树案例代码 以下是一个简单的决策树分类器的Python代码示例,使用scikit-learn库: ```python from import load_iris from _selection import train_test_split from import DecisionTreeClassifier from import accuracy_score 加载数据集 iris = load_iris() X = y = 划分训练集和测试集 X_train, X_test,...
本文先通过一个被经常使用的实例来简单说明决策树学习中ID3算法的基本原理,然后详细介绍ID3算法以及用C语言实现的方法,文章的最后给出ID3算法的完整的C语言代码。 该实例的训练样本数据如表1所示。该训练样例的目标属性是PlayTennis(打网球),即根据各属性类型Outlook(天气)、Temperature(温度)、Humidity(湿度)和Wind(风...