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决策树ID3算法
决策树 (Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成 决策树 来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。 由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称 决策树 。在机器学习中，决策树 是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念，本文着重讲ID3算法。 0 温暖 4 2 正常 6 1 有风 3 3 下雨 3 2 寒冷 3 1 各个天气情况 的信息熵计算为： 天气为晴朗时，2/5的概率外出，3/5的概率不外出，信息熵为0.971 高温 2 2 高 3 4 无风 6 2 外出 9 5 多云 4 0 温暖 4 2 正常 6 1 有风 3 3 下雨 3 2 寒冷 3 1 # 重新整理数据 def Statistics
50020发布于 2019-07-02 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】决策树与ID3算法
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树归纳算法 （ID3） 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J.Ross.Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。 C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。 数据挖掘领域的十大经典算法中，C4.5算法排名第一。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。C4.5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。 算法： 树以代表训练样本的单个结点开始（步骤1）。 如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标号（步骤2 和3）。
1.5K50发布于 2018-03-27 - 来自专栏小小程序员——DATA
决策树 ID3 算法
ID3 算法 ID3 算法 ID3 算法最早是由罗斯昆 (J.Ross Quinlan) 于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。 ID3 算法是以信息论为基础，以信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类 ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 ID3 算法步骤： 1.初始化特征集合和数据集合 2.计算数据集合信息和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点 3.更新数据集合和特征集合(删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合 ) 4.重复 2，3 两步，若子集值包含单一特征，则为分支叶子节点。 ID3 算法缺点 ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值
80110编辑于 2023-12-06 - 来自专栏企鹅号快讯
模糊决策树算法FID3
存在很多的隶属度函数，可以提供我们选择，我们可以根据不同的实际情况选择不同的隶属度函数，FID3算法中，由用户为每个特征提供隶属度函数，这是在算法执行之前需要处理的 ，可以归结为数据预处理阶段。 ：Umano提出的Fuzzy ID3算法、Yuan和Shaw提出的Min-Ambiguity算法。 归纳过程是模糊决策树中一个很重要的部分，并且它和传统的决策树方法有所不同； （3）模糊决策树停止增长的判断条件。 ，它比清晰决策树更加的精确； （3）模糊决策树使用了模糊隶属度函数，可以处理连续型和离散性数据。 传统的批处理模糊决策树算法如Fuzzy ID3算法，用户需要自定义每一个属性的隶属度函数和模糊集，通过引入模糊集方法取得了更高的准确率。
3.7K90发布于 2018-02-07 - 来自专栏机器学习与统计学
决策树（Decision Tree）ID3算法
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监督学习算法，而使用决策树可以更好的理解数据的内在含义 信息增益（information gain) 划分数据集的大原则是，将无序的数据变得更加有序 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型 收集数据：提供的文本文件 准备数据：解析tab分割的数据行 分析数据：快速检查数据，确保正确的解析数据内容，使用createPlot()函数绘制最终的属性图 训练算法： 使用createTree()函数 测试算法：编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 使用算法：存储树的数据结构，以便下次使用时无需重新构造树 隐形眼镜数据文件 young myope no reduced 为了减少过度匹配的问题，可以裁剪决策树，去掉一些不必要的叶子节点。 总结 ID3算法无法直接处理数值型数据，可以用户划分标称型数据集。构造决策树时，通常使用递归的方法将数据集转化为决策树。 除了ID3算法以外，还有其他决策树的构造算法，最流行的是C4.5和CART
99430发布于 2019-04-08 - 来自专栏用户画像
机器学习 | 决策树ID3算法
ID3是Quinlan于1979年提出的，是机器学习中一种广为人知的一个算法，它的提出开创了决策树算法的先河，而且是国际上最早最有影响的决策树方法 首先找出最有判断力的特征，把数据分成多个子集，每个子集又选择最有判断力的特征进行划分 ，一直进行到所有的子集包含同一类型的数据为止，最后得到一棵决策树。 一、ID3算法的基本步骤 1）创建一个节点。如果样本都在同一类，则算法停止，把该节点改成树叶节点，并用该类标记。 2）否则，选择一个能够最好的将训练集分类的属性，该属性作为该节点的测试属性。 3）对测试属性中的每一个值，创建相应的一个分支，并据此划分样本。 4）使用同样自顶向下的递归，直到满足下面的三个条件中的一个时，就停止递归 ①给定节点的所有样本都属于同一类。 采用信息论方法将帮助有效减少对象分类所需要的次数，从而确保所产生的决策树最为简单，尽管不一定是最简单的。
1.2K30发布于 2021-05-06 - 来自专栏四火的唠叨
使用 ID3 算法构造决策树
决策树 决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 这张图很好地解释了决策树： 明天要不要出去玩？ 一种是先剪枝，在构造树的过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造；还有一种是后剪枝，先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。 ID3 算法 ID3 算法是 J. Ross Quinlan 提出的分类预测算法，它的核心是用贪心算法来根据“ 信息熵” 分类。何为信息熵？这个概念还是香农（C. E. Shannon）提出来的，用以表示信息的不确定性。 ID3 算法也存在诸多不足，比如分类偏向于取值数量，只能处理离散数据等等问题。C4.5 算法是对 ID3 的一个改进，但是总体来看，由于需要反复遍历数据，二者都是效率很低的算法。
99510编辑于 2022-07-15 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
决策树-ID3算法和C4.5算法
本文重点阐述如何选择特征建立决策树，并给出理解算法的具体实例。 本文目录 一、什么是决策树 决策树：通过对已知样本的学习，一步一步将特征进行分类，从而将整个特征空间进行划分，进而区分出不同类别的算法。 昆兰把这个算法称为ID3算法。 该算法一出，它的简洁和高效就引起了轰动。 接下来我们详细介绍ID3算法。 二、ID3算法详解 1 什么是熵 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，熵越大。 了解了熵的概念，下面我们详细介绍ID3算法。 2 ID3算法 在决策树的每一个节点，我们都要选择最优的特征进行分裂。那么怎么定义在该次分裂中该特征是最优选择？ 应该选择编号建立决策树？ 显然，这样生成的决策树不具备泛化能力。 而且ID3算法没有考虑连续特征，比如长度是连续值，无法使用ID3算法。
1.3K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏人工智能
决策树及ID3算法学习
ID3- Iterative Dichotomiser 3 ID3也就是第三代迭代式二分法，是一种基本的构建决策树的算法。 ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，每一步选择当前的最优决策，并不是整体可见的最优决策。 ID3算法核心 ID3算法正是一种使用信息增益概念的贪心算法。 3） 重复执行第2）步，直到所有的子集只包含一个元素或者所有的属性都已经成为决策树的某个节点。 需要指出的是，ID3算法是一种贪心算法，每一步都选择当前子集上最大信息增益对应的属性作为节点。 3、如果预测数据中出现了训练样本中没有出现过的情况，ID3也是没有办法处理的。针对ID3算法的缺陷，后续发明了C4.5，CART，random forest等算法。
3.5K160发布于 2018-03-19 - 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。 决策树归纳算法 （ID3） 1970-1980， J.Ross. Quinlan, ID3算法 选择属性判断结点 信息获取量(Information Gain)：Gain(A) = Info(D) - Infor_A(D) 通过A来作为节点分类获取了多少信息 ? Stone) 共同点：都是贪心算法，自上而下(Top-down approach) 区别：属性选择度量方法不同： C4.5 （gain ratio), CART(gini index), ID3 (Information 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 - 来自专栏计算机工具
决策树算法：ID3，C4.5，CART
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：越是小型的决策树越优于大的决策树。 ID3 算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5 也是贪婪搜索）。 C4.5 C4.5 算法最大的特点是克服了 ID3 对特征数目的偏重这一缺点，引入信息增益率来作为分类标准。 CART ID3 和 C4.5 虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但是其生成的决策树分支、规模都比较大，CART 算法的二分法可以简化决策树的规模，提高生成决策树的效率。 超详细决策树算法解析—ID3、C4.5、CART 总结 最后通过总结的方式对比下 ID3、C4.5 和 CART 三者之间的差异。
86310编辑于 2024-12-14 - 来自专栏机器学习入门与实战
决策树算法：ID3，C4.5，CART
什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 1.2 “树”的成长过程 1.3 "树"怎么长 1.3.1 ID3算法 1.3.2 C4.5 1.3.3 CART算法 1.3.4 三种不同的决策树 2. 3. 分类决策树和回归决策树的区别 4. 决策树如何剪枝 5. 代码实现 1. 什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。 ? ? 1.3.1 ID3算法 解释：在根节点处计算信息熵，然后根据属性依次划分并计算其节点的信息熵，用根节点信息熵--属性节点的信息熵=信息增益，根据信息增益进行降序排列，排在前面的就是第一个划分属性，其后依次类推 3.
1.5K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏机器学习AI算法工程
机器学习--决策树(ID3)算法及案例
3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点． 4 ）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本根据该属性的值分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。 3 算法的特点 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题 适用数据范围：数值型和标称型。 考虑到构造决策树非常耗时，为了节省计算时间，最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策树。这就需要利用python模块pickle序列化对象将决策树分类算法保存在磁盘中，并在需要的时候读取出来。 利用决策树算法，我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。 在构造决策树前，我们需要获取隐形眼镜数据集，从lenses.txt文件读取。 还需要获取特征属性（或者说决策树的决策结点），从代码输入。将数据集和特征属性代入决策树分类算法，就能构造出隐形眼镜决策树，沿着不同分支，我们可以得到不同患者需要的眼镜类型。
2.1K60发布于 2018-03-12 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法
一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 ? 实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART等算法。下面我们介绍ID3算法。 二、ID3算法的概述 ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 首先，ID3算法需要解决的问题是如何选择特征作为划分数据集的标准。在ID3算法中，选择信息增益最大的属性作为当前的特征对数据集分类。 通过迭代的方式，我们就可以得到这样的决策树模型。 ? （ID3算法基本流程） 三、划分数据的依据 ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。
96830发布于 2019-02-13 - 来自专栏机器学习入门
决策树之理解ID3算法和C4.5算法
这些决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART算法。 在实现了决策树算法后，我们对两者算法进行一些数据模拟，看看哪种算法对测试数据的准确性更高。这里，先来看看决策树是如何一步步实现的？ ID3算法 ID3算法的核心是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。 最后得到一个决策树，ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择。（从具体算法层面理解?） ---- 未完待续 总的来说，决策树使用了ID3算法和C4.5算法，本文详细阐述了这些算法的原理以及如何一步步构建决策树的过程，在学习过程中，不断深入挖掘关键点，从而能够尽量抓住问题的本质。
1.8K40发布于 2019-05-26 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法
一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。 实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART等算法。下面我们介绍ID3算法。 二、ID3算法的概述 ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 首先，ID3算法需要解决的问题是如何选择特征作为划分数据集的标准。在ID3算法中，选择信息增益最大的属性作为当前的特征对数据集分类。 通过迭代的方式，我们就可以得到这样的决策树模型。 （ID3算法基本流程） 三、划分数据的依据 ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。
2.2K60发布于 2018-03-15 - 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
一颗完全生长的决策树会面临一个严重的问题——过拟合，因此我们需要剪掉一些枝叶来提高决策树的泛化能力。 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）。 该算法是自底向上依次遍历所有的子树，直至没有任何子树可以替换使得在验证集上的表现得以改进时，算法就可以终止。 ,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！
3、半监督式学习：输入数据部分被标识，部分没有被标识，介于监督式学习与非监督式学习之间。常见的半监督式学习算法有支持向量机。 常见的算法包括 CART (Classification And Regression Tree)、ID3、C4.5、随机森林 (Random Forest) 等。 3、聚类算法：通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所有的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。 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。 3、添加过滤器 (Discard Fields)，过滤掉原始的字段 Na 和 K，以免在建模算法中重复使用。
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 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、根据选定的节点分裂规则划分为两个数据子集，每个子集都是当前条件下的最好的分类 3、 image.png 一些常见树的区别 ID3和C4.5树的区别在于节点分裂依据是信息增益还是信息增益比 CART树与ID3和C4.5树的区别是 前者只是二叉树(要么满足条件要么不满足)，而后两者可以n
2.1K20发布于 2021-08-09
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