馒头没有馅儿yolo
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周志华机器学习-决策树

周志华机器学习-决策树

第一章 绪论
第二章 模型评估与选择
第三章 线性模型
第四章 决策树
第五章 支持向量机
第六章 神经网络
第七章 贝叶斯分类器
第八章 集成学习和聚类

文章目录

  • 周志华机器学习-决策树
  • 一、决策树基本流程？
  • 二、信息增益划分
  • 三、其他属性划分准则
      • 增益率【C4.5算法】
      • 基尼指数【CART算法】
  • 四、决策树的剪枝
  • 五、缺失值的处理

一、决策树基本流程？

周志华机器学习-决策树_第1张图片
周志华机器学习-决策树_第2张图片

  • 决策树的策略：分而治之

对三种“停止”的情况处理：

  1. 递归返回
  2. 对观察到的数据，根据后验概率进行划分（当前节点谁多就是谁）
  3. 对父节点的数据当作样本的先验概率（上一个节点谁多就是谁）
    周志华机器学习-决策树_第3张图片
  • 决策树算法的核心：如何判断怎样的属性是最适合进行划分的

二、信息增益划分

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信息熵：度量样本集合纯度纯度的指标–还需要多少属性才能把当前样本划分干净，值越小代表划分得约干净

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信息增益【ID3算法】：当前的划分对信息熵造成的变化

  • 西瓜例子
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    先计算根节点的信息熵
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    以色泽为属性计算信息熵，其带来的信息增益=根节点信息熵-划分后的信息熵
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    继续计算其他划分属性的信息增益，可见，“纹理”属性带来的信息增益最大，可以被选为划分属性

三、其他属性划分准则

增益率【C4.5算法】

如若只考虑信息增益，则在属性越多，分得越细的情况，其增益越大，但这种情况的泛化性能会变差。（如，将特定的电话号码对应地址，则是一一对应的关系，但其不具备泛化性能）

于是，引入了增益率的概念
周志华机器学习-决策树_第10张图片

  • 分支数越多，IV越大–避免不断增加属性以增大信息增益
  • 理想的情况，分得纯度越大，但所需的分支越小
  • 但并非增益率最大的情况得到的决策树最完美，难以绝对正确地平衡信息增益和增益率–启发式用以解决此问题
  • 增益率起到了规范化（normalization）的作用–让不可比的东西变得可比

基尼指数【CART算法】

周志华机器学习-决策树_第11张图片
如，每次从一堆球中抓两个球，其不一样的概率Gini(n)，值代表还需要多少才能使其变干净，越小说明数据集的纯度越高

四、决策树的剪枝

周志华机器学习-决策树_第12张图片

剪枝方法对决策树的泛化影响大于不同划分选择的影响

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五、缺失值的处理

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  • 样本赋权
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    周志华机器学习-决策树_第16张图片

  • 权重划分
    周志华机器学习-决策树_第17张图片

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    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
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    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他