c4.5决策树算法_c4

9人浏览 / 0人评论
机器学习 决策树学习 超级完整 含python代码

机器学习 决策树学习 超级完整 含python代码 364X759-32KB-JPG


决策树算法总结

决策树算法总结 413X698-24KB-JPE


人工智能之C4.5算法

人工智能之C4.5算法 269X557-26KB-JPG


决策树C4.5分类算法的C 实现

决策树C4.5分类算法的C 实现 279X482-54KB-JPG


决策树归纳算法之C4.5

决策树归纳算法之C4.5 382X865-58KB-PNG


详解决策树 C4.5 算法

详解决策树 C4.5 算法 377X482-17KB-PNG


决策树 ID3 C4.5 CART

决策树 ID3 C4.5 CART 395X700-49KB-JPG


决策树的python实现

决策树的python实现 384X436-35KB-JPG


深入浅出理解决策树算法 二 ID3算法与C4.5算法

深入浅出理解决策树算法 二 ID3算法与C4.5算法 473X800-39KB-JPG


数据挖掘算法02 C4.5

数据挖掘算法02 C4.5 850X1666-167KB-PNG


决策树的python实现

决策树的python实现 361X449-21KB-PNG


决策树 ID3 C4.5 CART

决策树 ID3 C4.5 CART 629X700-132KB-JPG


决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法 278X590-25KB-PNG


基础机器学习算法

基础机器学习算法 480X640-30KB-JPEG


决策树算法之一C4.5

决策树算法之一C4.5 288X690-31KB-JPG




C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息,但其生成的决策树分支较大,规模较大。为了简化决策树的规模,提高生成决策树的效率,又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。 CART算法采用一种二分递归分割的技术,与基于信息熵的算法不同,CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数,GINI系数,GINI系数越小则划分越合理。CART算法总是将当前样本集分割为两个子样本集,使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。



三、 致敬: 以上内容全部来自大神前辈们,在整理时就觉得十分倾佩仰慕,感谢大神的贡献,让我收益匪浅!!!!后面附上了大神们的原作,有需要的朋友请自行前往阅读! 【参考链接】 (以上来源于参考链接【9】) 4. 总结三种算法: 最后用一张


3.另一种决策树算法C4.5 这里仅作简单介绍 1)概览: 个样例得到的信息增益可以计算如下. 通过以上的计算,相对于目标,Humidity比Wind有更大的信息增益 下图仍摘取自《机器学习》 是ID3第一步后形成的部分决策树 其中经比


算法 概念 C4.5算法由Quinlan在ID3算法基础上提出的,用来构造决策树.C4.5算法是用于生成决策树的一种 经典算法 .它是一系列用在机器学习和数据挖掘分类问题中的算法.它的目标是 监督学习 的概念,并和ID3一样通过学习


它记录了再不同的天气状况下,是否出去觅食的数据. 程序引入状态树作为统计和计算属性的数据结构,它记录了每次计算后,各个属性的统计数据,其定义如下: 准确率较高.其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效.此


以上是书上的,我们照着再练习一下别的属性. 再来重温一下这段话: 选择具有较大增益率的属性作为分裂属性.然而,需要注意的是,随着划分信息趋向于0,信息增益率将变得不稳定.为了避免这种情况,增加一个约束:选取的测试的信息增益必须较大,至少与考察的所有


1、对于二叉决策树而言,可以看作是if-then规则集合,由决策树的根节点到叶子节点对应于一条分类规则; 2、分类规则是互斥并且完备的,所谓互斥即每一条样本记录不会同时匹配上两条分类规则,所谓完备即每条样本记录都在决策树中都能匹配上一条规则. 1、


由于是自底向上的剪枝,因此可以用动态规划(DP)实现.实际对于CART决策树还有专门针对决策树的剪枝算法,下次再补充. 文中可能会有错误,欢迎大家指正. 作者:ChongmingLiu 设一组叶结点回缩到父结点之前与之后的整体树分别为T1于T2


编码实现算法? 接下来以 C4.5 的代码为例: 定义数据: 处理有缺失值的数据时候,用下图的公式: 例如 D12 是不知道的. 计算全集和 outlook 的 info, 2. 其中几个分支的熵如下,再计算出 outlook 的


验证码:

全部评论