机器学习必修:决策树算法(Decision Tree)
准备数据:树构造算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化。分析数据:可以使用任何方法,构造树完成后,我们应该检查图形是否符合预期。训练算法:构造树的数据结构。测试算法:使用经验树计算错误率。使用算法:此步骤可以适用于任何机器学习算法,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。上面这种朴素的算法...
博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索
决策树是一个利用树状的图形结构来为已知的需求提供相应决策方案的工具。ID3算法是生成决策树的一种常用算法,通过计算混合物体依据某个判断条件进行分类后的信息增益,选择其中信息增益最大的那个作为本次分类的判断条件。信息增益是以某个判断条件对物体进行划分前后的熵的差值。熵可以表示物体之间混合的混乱程度,熵越...
AI产品经理必懂算法:决策树
它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题,并且引入了优化决策树的剪枝方法,使算法更高效,适用性更强。后续,在1996年Mehta.M等人提出了C4.5算法的改进算法SLIQ算法,该算法采用属性表、分类表、类直方图的策略来解决内存溢出的问题。同样介绍一下信息增益率:在决策树分类问题中,即就是决策树在进行属性选择...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
所以,如何构建一个决策树的方法截止现在已经基本上全部介绍给了大家,在学术上,常用的算法有ID3算法,C4.5算法和CART算法,其实这些算法和我上面介绍的方法和思想基本上完全一样,只是在选择目标函数的时候有一些差别,我说的是最小化条件信息熵,ID3用的是信息增益,C4.5算法用的是信息增益比,CART算法用的是基尼...
决策树,10道面试题
如何解决决策树的过拟合问题?答:可以使用剪枝、设置最小样本数和最大深度等方法解决过拟合。剪枝可以移除树枝以简化决策树,设置最小样本数可以避免在样本数太少的情况下继续划分,设置最大深度可以限制树的生长。决策树的实现算法有哪些?答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
澳大利亚计算机科学家JohnRossQuinlan在1986年通过ID3实现了这一可能,它扩展了决策树,以支持非二元结果(www.e993.com)2024年9月19日。2008年,在IEEE国际数据挖掘会议策划的数据挖掘十大算法名单中,一项命名为C4.5的扩展细化算法名列前茅。在一个创新猖獗的世界里,这就是持久力。
【今日热搜】决策树
决策树的算法很多,如ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自顶向下的贪婪算法,每个节点选择分类效果最好的属性将节点分裂为2个或多个子结点,继续这一过程直到这棵树能准确地分类训练集,或所有属性都已被使用过。决策树的优势有:结构简单,便于理解;效率高,较为适合训练集数据量较大的情况;通常不需要接受训练集数据...
文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林
决策树有多种算法,最常用的是ID3(ID代表“迭代二分法”)和CART(CART代表“分类和回归树”)。这些算法中的每一个都使用不同的度量来决定何时分割。ID3树使用信息增益,而CART树使用基尼指数。ID3树和信息增益基本上ID3树的全部意义在于最大限度地提高信息收益,因此也被称为贪婪的树。
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
ID3和5算法均只适合在小规模数据集上使用。ID3和5算法都是单变量决策树当属性值取值比较多的时候,最好考虑C4.5算法,ID3得出的效果会比较差决策树分类一般情况只适合小数据量的情况(数据可以放内存)CART算法是三种算法中最常用的一种决策树构建算法(sklearn中仅支持CART)。
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
构建决策树最常用的算法是ID3,该算法非常简单。以下是算法伪代码:ID3(Examples,Target_Attribute,Attributes)CreatearootnodeforthetreeIfallexamplesarepositive,Returnthesingle-nodetreeRoot,withlabel=+.Ifallexamplesarenegative,Returnthesingle-nodetreeRoot,wit...