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机器学习经典算法：决策树（2）
概述决策树（Decision Tree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。 一般来说，决策树只是一个嵌套 if-else 条件的结构。在数学上，决策树使用平行于任何一个轴的超平面将坐标系切割成超长方体。树形结构图片2. 构建过程包括：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝特征选择标准：希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，也就是节点的纯度（purity）越来越高。 数据集总行数 iset = dataSet.iloc[:,-1].value_counts() #标签的所有类别 p = iset/n #每一类标签所占比 ent = (-p*np.log2( 递归构建ID3构建决策树的算法有很多，比如ID3、C4.5和CART，本文选择ID3算法。
56220编辑于 2023-01-19 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
机器学习经典算法：决策树（2）
概述 决策树（Decision Tree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。 一般来说，决策树只是一个嵌套 if-else 条件的结构。在数学上，决策树使用平行于任何一个轴的超平面将坐标系切割成超长方体。 树形结构 树形结构 2. 构建 过程包括：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝 特征选择 标准：希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，也就是节点的纯度（purity）越来越高。 iset = dataSet.iloc[:,-1].value_counts() #标签的所有类别 p = iset/n #每一类标签所占比 ent = (-p*np.log2( 递归构建 ID3 构建决策树的算法有很多，比如ID3、C4.5和CART，本文选择ID3算法。
53320编辑于 2023-02-27 - 来自专栏foochane
决策树算法
决策树 2. 构造决策树的基本算法 ? 3. 熵（entropy）概念 香农指出，一条信息的信息量和它的不确定性之间有着直接的关系。因此可以使用信息熵来描述信息量的多少。 信息熵的定义为：设一个随机变量X，其可能的m种取值为x1,x2,⋯,xm，对于每一种取值的概率为：p1,p2,⋯,pm，那么随机变量X的不确定度，即信息熵，用H(X)表示： ? 决策树归纳算法 （ID3） 1970-1980， J.Ross. 其他算法： C4.5: Quinlan Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R. 决策树的优点： 直观，便于理解，小规模数据集有效 8.决策树的缺点： 处理连续变量不好 类别较多时，错误增加的比较快 可规模性一般 【注】：本文为麦子学院机器学习课程的学习笔记
88120发布于 2019-05-23 - 来自专栏大数据风控
R分类算法-决策树算法
决策树（Decision Tree） 它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。 优点： 决策树有易于理解和实现； 决策树可处理数值型和非数值型数据； 基于条件的决策树在party包里 install.packages(“party”) ctree(formula,data 0.91242236 0.08757764 Plans to attend 0.32531646 0.67468354 可以看到，决策树准确率
1.6K90发布于 2018-01-09 - 来自专栏从流域到海域
决策树剪枝算法：REPPEPCCP算法
决策树算法生成的一颗完整的决策树会非常的庞大，每个变量都被详细地考虑过。在每一个叶节点上，只要继续分支就会有信息增益的情况，不管信息增益有多大，都会进行分支操作。 后剪枝 后剪枝的核心思想是让算法生成一颗完全生长的决策树，然后经过计算决定是否剪枝（自底向上:REP、CCP，自顶向下：PEP）。 CCP算法可以分为两个步骤： 按照上述公式自底向上计算每一个非叶结点的 \alpha 值，然后每一次都剪掉具有最小 \alpha 值的子树。从而得到一个集合 \{T_0,T_1,T_2,... ,T_M\} ，其中， T_0 表示完整的决策树， T_M 表示根节点 根据真实的错误率在集合 \{T_0,T_1,T_2,... ,T_M\} 中选出一个最好的决策树 参考文献 百面机器学习-hulu 决策树的剪枝：REP/PEP/CCP算法 决策树-剪枝算法（二）
1.5K30编辑于 2023-10-12 - 来自专栏PPV课数据科学社区
决策树算法！
决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。 常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。 2、非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。 2、回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。 构建决策树时，根据给定的样本数据集选择某个特征值作为树的节点。在数据集中，可以计算出该数据中的信息熵： ? 图 2. 2、查看本次构建决策树的数据源。stagec 是一组前列腺癌复发的研究数据。 3、通过 rpart 函数构建决策树，以研究癌复发与病人年龄、肿瘤等级、癌细胞比例，癌细胞分裂状况等之间的关系。
1.1K50发布于 2018-04-20 - 来自专栏碎片学习录
ML算法(一)——决策树算法
在机器学习领域中有这样一类算法，它核心思想并不是非常复杂的数学公式而是简单的逻辑if-then分支，这也就造成了它较为容易理解但又不那么容易理解透的特性，它和它的一些tricks是一些大厂必问必推的重点 ，也是后续像随机森林，GBDT等算法的基础所在，它就是决策树算法。 本文主要讨论决策树用于分类的情况 一般决策树算法有几个步骤： 1、特征属性划分(节点分裂) 2、递归构建决策树 3、消除过拟合进行剪枝 一些前提和约定 决策树的每一个叶子节点代表了一个分类，而内部的有孩子的节点表示特定属性或特征的判断 ,这里的 指的是每个分类，所以此时节点对应的分类是 之前提到的损失是由损失函数量化的，一般是正则化的极大似然函数，一般在剪枝中用 过程 1、将所有训练数据放在根节点，训练数据有n个样本，m个特征 2、 image.png 生成树 和过程所描述的一致 1、根节点开始，计算所有特征的信息增益，选择信息增益(ID3树)/信息增益比(C4.5树)最大的特征作为节点分裂的特征，划分出两个子数据集节点 2、判断是否满足树的超参数限制和信息增益的阈值
2.1K20发布于 2021-08-09 - 来自专栏小小程序员——DATA
决策树 算法原理
决策树 算法原理 决策树的原理 决策树: 从训练数据中学习得出一个树状结构的模型 决策树属于判别模型 决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策 (选择) 来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择 决策树算法是一种归纳分类算法它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。 决策树算法属于监督学习方法 决策树归纳的基本算法是贪心算法自顶向下来构建决策树。 贪心算法:在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择 在决策树的生成过程中，分割方法即属性选择的度量是关键。 根据不同的目标函数，建立决策树主要有一下三种算法: ID3(lterativeDichotomiser)、C4.5CART(Classification And Regression Tree). 下次博客简述ID3算法、C4.5算法、CART算法
53210编辑于 2023-12-05 - 来自专栏机器学习，脑机接口，算法优化
决策树算法（1）
ID3算法： 自顶向下分裂属性 依据信息熵 entropy(D)=-\sum_{i=1}^kp(c_i)log_2p(c_i) 其中D为数据集，类别C=\{c_1,c D,A)=-\sum_{i=1}^k\frac{|D_i|}{|D|}entropy(D_i) 信息增益gain(D,A)=entropy(D)-entropy(D,A) 每次选择以最优的信息增益分裂决策树 ID3的改进，C4.5算法： 增加了信息增益比并取代了信息增益进行选择： gain_{ratio}(D_A)=\frac{gain(D,A)}{splitInfo(D,A)}=\frac{gain(D {2}log_2(\frac{2}{2})-\frac{0}{2}log_2{0}{2}-\frac{1}{5}log_2(\frac{1}{5})-\frac{4}{5}log_2(\frac{4}{ \frac{1}{1})-\frac{0}{1}log_2{0}{1}-\frac{2}{6}log_2(\frac{2}{6})-\frac{4}{6}log_2(\frac{4}{6})=0.918
64900发布于 2020-11-15 - 来自专栏张俊红
决策树-CART算法
，都是决策树生成的一种算法，同样也由特征选择、树的生成以及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。 CART算法由决策树的生成以及决策树剪枝两部分组成。 02|CART的生成： 决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。 2.2.2算法步骤 输入：训练数据集D，停止计算的条件 输出：CART决策树 根据训练数据集，从根节点开始，递归地对每个结点进行以下操作，构建二叉决策树： 设结点的训练数据集为D，计算现有特征对该数据集的基尼指数 对两个子节点递归调用.1，.2，直至满足停止条件。 生成CART决策树。 3.1算法步骤： 输入：CART算法生成的决策树T0 输出：最优决策树Tα 设k=0,T=T0 设α=+∞ 自上而下地对各内部节点t计算C(Tt)，|Tt|以及g(t)，这里，Tt表示以t为根节点的子树
1.5K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏数据科学与人工智能
决策树算法！
决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。 常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。 2、非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。 2、回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。 构建决策树时，根据给定的样本数据集选择某个特征值作为树的节点。在数据集中，可以计算出该数据中的信息熵： ? 图 2. 2、查看本次构建决策树的数据源。stagec 是一组前列腺癌复发的研究数据。 3、通过 rpart 函数构建决策树，以研究癌复发与病人年龄、肿瘤等级、癌细胞比例，癌细胞分裂状况等之间的关系。
1.1K90发布于 2018-02-26 - 来自专栏从流域到海域
常用决策树算法
prerequiste:决策树基本思想 决策树构建一个重要的步骤是选择最优划分属性，基于不同的判断标准可以衍生出不一样的方法。 这篇博文介绍常用的三种决策树算法：ID3、C4.5、Cart，这三种算法的区别在于选择特征作为判断结点时的标准（数据纯度函数）不同。 在构造决策树的过程中，计算所有属性的信息增益，并使用能产生最大信息增益的属性作为最优属性构造决策树的分类结点。 因此，Cart算法生成的是一颗二叉树，二叉树的每个结点产生的选择只有是或者否两种，即每个结点只分两类。 假设数据有 x_1,x_2,...,x_n 共n个自变量（或者称为维度）， y 是其标签。 参考文献 百面机器学习 - Hulu 分类算法 – 决策树ID3算法 分类算法 – 决策树C4.5算法 分类算法 – 决策数CART算法
54420编辑于 2023-10-12 - 来自专栏程序猿
数据挖掘算法之决策树算法
数据挖掘算法之 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1) 通过该节点的记录数； 2) 如果是叶子节点的话，分类的路径； 3) 对叶子节点正确分类的比例。 1.2 ID3算法 1.2.1 概念提取算法CLS 1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根； 2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准， C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 分类决策树算法： C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。
1K50发布于 2018-03-09 - 来自专栏GiantPandaCV
机器学习算法之决策树算法
前言 这里以ID3算法做二分类为例介绍决策树算法的原理。所谓决策树就是由一个个"决策"组成的树。决策树中，结点分为两种，放“决策依据”的是非叶结点，放“决策结果”的是叶结点。那么决策是什么呢？ ID3算法原理 ? ID3算法的局限性 （1）不支持连续特征 （2）采用信息增益大的特征优先建立决策树的节点。在相同条件下，取值比较多的特征比取值少的特征信息增益大。 （3）不支持缺失值处理 （4）没有应对过拟合的策略 这里只是讲了一下决策树算法最基础的入门ID3算法，关于更多的知识例如C4.5,CART决策树等请看《周志华机器学习》决策树那章。 代码实现 #coding=utf-8 from math import log2 from copy import copy from time import time from random import = next(roc) auc = 0 for tpr, fpr in roc: auc += (tpr + tpr_pre) * (fpr - fpr_pre) / 2
62810发布于 2019-12-04 - 来自专栏xiaosen
机器学习算法决策树
例如在医疗辅助系统中，为了方便专业人员发现错误，常常将决策树算法用于辅助病症检测。 y_label_new1_predict) print('The New point 2 predict class:\n',y_label_new2_predict) ID3 决策树 ID3 树是基于信息增益构建的决策树 如果某个特征的特征值种类较小，则其内在信息值就越小 C4.5算法优缺点 优点：分类规则利于理解，准确率高 缺点 在构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，导致算法的低效 C4.5只适合于能够驻留内存的数据集 CART 分类决策树 Cart模型是一种决策树模型，它即可以用于分类，也可以用于回归 （1）决策树生成：用训练数据生成决策树，生成树尽可能大 （2）决策树剪枝：基于损失函数最小化的剪枝，用验证数据对生成的数据进行剪枝 剪枝 剪枝是决策树学习算法对付过拟合的主要手段。
45710编辑于 2024-03-15 - 来自专栏FSociety
决策树算法理解
为了更好的理解决策树算法，我们先来看个小例子： 假设我们知道一个人特征「黑色皮肤，头发鬈曲，身高175cm」，现在需要去判断这个人是来自非洲还是亚洲。 这其实也就是决策树算法在训练过程中需要完成的，在多个特征中，我们需要找出最能区分结果的特征，区分结果差的直接丢掉。 决策树（ID3算法为例） 目前决策树算法中分为ID3，C4.5和CART三种，区别在于ID3在使用信息增益来选则分类属性，C4.5使用信息增益比，CART使用基尼系数，整体逻辑都一样，公式如下： 熵： 当然何为复杂，以二分类为例，当正负样本比为1:1的时候最复杂，这时候熵等于1； 条件熵：理解了熵之后条件熵就很好理解了，即在给定某个条件的情况下熵为多少； 信息增益：信息增益其实就是熵减去条件熵，整个决策树算法的目标就是找出信息增益最大的条件 最后 整个决策树的生成逻辑也就是这样，还是挺简单的，相对于其他算法，决策树计算简单，而且输出结果解释性很强，你可以很直观的看到这么一棵「树?」
67420发布于 2018-12-06 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【学习】R语言与机器学习学习笔记（2）决策树算法
算法二：决策树算法 决策树定义 首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。 二、C4.5算法 C4.5算法描述 ： （1） 创建根节点N; （2） IF T都属于同一类C，则返回N为叶节点，标记为类C； （3） IF T_attributelist为空或T中所剩的样本数少于某给定值则返回 三、 CART算法 CART算法描述 （1） 创建根节点N; （2） 为N分配类别； （3） IF T都属于同一类别OR T中只剩一个样本 则返回N为叶节点， ； （7） 调用cartformtree(T1); （8） 调用cartformtree(T2)； 以鸢尾花数据集为例，使用cart算法，得到决策树： 要实现 C4.5算法，R提供了一个程序包RWeka，J48函数可以实现决策树的构建，至于cart算法，R中的tree包提供函数tree来实现决策树的构建。
1.2K90发布于 2018-04-19 - 来自专栏大数据学习笔记
决策树算法简单应用
sklearn import tree # visualize code from sklearn.externals.six import StringIO import pydotplus # 决策树算法 [130,0]] features_names = ['重量','表皮光滑度'] labels = [0, 0, 1, 1, 0, 1] label_name = ['橘子','苹果'] #调用决策树算法的核心语句
47230发布于 2019-07-02 - 来自专栏从流域到海域
Decision Tree (决策树算法)
Decision Tree (决策树算法) 与k-nearest neighbors相同，决策树算法及其变种是另一种将输入空间划分成区域，并且每个区域有单独参数的算法。 ? 如上图所示，决策树的每一个结点都和输入空间的一个区域相关联(通常使用一个坐标对齐的割)。空间就这样被分割成互不重叠的区域，叶子结点和输入区域存在一对一的联系。 该学习算法在被允许学习出一个任意大小树的条件下可以看作是无参数的，即使在实际中，经常会使用一些大小限制来正则化使得它们变成参数模型。 典型的实际使用的决策树，使用坐标对齐的划分和每一个结点内的常数输出，很难处理能被logistic regression轻松解决的一些问题。 我们可以通过思考复杂算法与基准线nearest neighbor predictors和decision trees的相似和不同之处，来获得一些直观的理解。
88020发布于 2019-07-02 - 来自专栏学习
【机器学习】决策树算法
决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过学习简单的决策规则推断出目标值。 算法引入 小明大学毕业了，去了一家银行当行长，上班第一天就有了10人申请了贷款，刚刚入行的小明仔细地整理了客户信息。 决策树算法概述 决策树通过树状图的形式模拟决策过程，在每一个结点都会有分支（除了叶子结点），每个内部节点都代表一个属性上的判断，如果为是则走一个分支，如果为否则走另外一个分支。 决策树的构建 构建决策树通常涉及以下步骤： 1. 选择最佳属性：使用某种度量（如信息增益、基尼不纯度）选择最佳属性进行分割。 2. 创建节点：为所选属性的每个可能值创建一个分支。 3. 决策树的优化 - 剪枝：通过减少树的大小来减少过拟合。 - 集成方法：如随机森林和梯度提升树，可以提高模型的泛化能力。 下一篇文章更新决策树算法ID3、C4.5、CART的介绍以及实现。
37910编辑于 2024-09-25
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