基于信息论的决策树算法有:ID3, CART, C4.5等算法。 ID3 算法是由Ross Quinlan发明的,建立在“奥卡姆剃刀”的基础上,越简单的决策树越优于越大的决策树(Be Simple),ID3算法中,根据信息论的信息增益来进行评估和特征的选择,每次选择信息增益最大的特征作为判断模块。ID3算法可以用于划分标称型数据集,没有剪枝的过...
本文将分三篇介绍决策树,第一篇介绍基本树(包括 ID3、C4.5、CART),第二篇介绍 Random Forest、Adaboost、GBDT,第三篇介绍 Xgboost 和 LightGBM。 对于基本树我将大致从以下四个方面介绍每一个算法:思想、划分标准、剪枝策略,优缺点。 ID3 ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀(用较少的东西,同样可以做好事情)的基础上:...
比如:仓库管理中的库存控制决策,可能每天每一时刻都在做出决策,核心目标是满足需求的同时,把安全库存尽量保持在合理水平。我们要优化的不是某一个时点的决策,而是一段时间内,累积的决策如何达到总体效果最优。 那么,算法要解决的是:为了一个统一目标,如何找到一个策略,让累积的所有决策能够最大化这个统一目标。 为了...
根据客观环境建立决策模型,并可以根据观察到的数据/证据/样本来对辅助决策。 其次,步骤是:1.建立模型 2.参数学习 3.目标决策 这个应该好理解。我们一步步讲: 一.建立模型 (一)表达不确定性 不确定性实际上是一个非常广义的事物内在属性。是一个客观存在,然而整个算法其实都是建立在主观基础上的,是对客观环境的...
决策树(Decision tree)是基于已知各种情况(特征取值)的基础上,通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式,是常用的有监督的分类算法(也就是带有标签的训练数据集训练的,比如后文中使用到的训练集中的好瓜坏瓜就是标签,形容瓜的就是特征) 决策树模型(Decision Tree model)模拟人类决策过程。
针对ID3决策树算法的不足,有大能进行优化改进,于是就有了C4.5决策树算法。 三C4.5决策树算法 C4.5是Quinlan在1993年提出的ID3的改进版本。它解决了ID3的一些局限性,并引入了新的特性。 3.1 信息增益率 上面提过,ID3决策树算法在选择最优分裂特征属性时,偏好于多取值...
1 ID3算法简述 ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法是一种经典的决策树学习算法,由Ross Quinlan于1986年提出。该算法的主要目的是通过构建一个决策树模型来对样本数据进行分类。ID3算法的核心思想是基于信息增益(Information Gain)来选择最佳的属性作为决策树的节点,以此来实现对数据的划分。
决策式算法决策式算法,又称为决策树算法,是一种常见的机器学习算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是通过一系列规则对数据进行分类或回归,其中每个规则对应树的一个节点,每个节点代表一个属性测试,从该节点出发,有两个或更多子节点,每个子节点代表该属性的一个可能结果。决策树算法通常以树形图表示,层次分明,...
常见的算法包括 Boosting、Bagging、AdaBoost、随机森林 (Random Forest) 等。决策树 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的...