C4.5 第11页

决策树模型之ID3算法、C4.5算法和CART算法

决策树模型是一种常用的有监督的学习模型，其主要用来解决分类问题，但是也可用来解决回归问题。信息熵和信息增益我们先来了解两个概念，信息熵与信息增益。信息熵信息熵用来表示事物的不确定性或不纯性，信息熵越大，则表示该事物的不确定性或不纯性越大。信息熵的公式为：H(x)=−∑i=1npilogpiH(x)=-\sum_{i=1}^{n}p_ilogp_iH(x)=−∑i=1npilogpi举个例子：有两个

Jerry_Chang31·2020-09-10 23:33

机器学习复习三（决策树、贝叶斯统计、集成学习）

如何选择最优划分属性信息增益度量样本集合纯度最常用的一种指标信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，使用"增益率"(gainratio)来选择最优划分属性信息增益率：（C4.5

dirac(狄拉克)·2020-08-26 08:34

One PUNCH Man——决策树和随机森林

文章目录从LR到决策树决策树介绍“树”的成长过程这颗“树”长到什么时候停“树”怎么长ID3算法C4.5算法CART算法随机森林Bagging思想随机森林从LR到决策树之前的文章，我们介绍了LR逻辑回归。

No_Game_No_Life_·2020-08-25 17:31

基于决策树的交通拥堵成因分析

基于大量的不同环境因素下所对应的交通拥堵状态数据，运用决策树C4.5算法归纳总结交通拥挤原因并排序。一、数据获取：1，分别获取拥堵数据集A和畅通数据。

仙人掌_lz·2020-08-24 15:16

机器学习之决策树算法

前言：决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法下表为是否适合打垒球的决策表，预测E={天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱}的场合，

刘敬·2020-08-24 07:48

决策树

1、三种树及特征：1）ID3：信息增益法选择特征，只能用于分类预测，生成的是多叉树，不能处理连续特征，不支持剪枝2）C4.5：信息增益比选择特征，只能用于分类预测，生成多叉树，可以处理连续特征，支持剪枝

zhouxiuli1001·2020-08-24 05:05

（Datawhale）基于决策树的分类预测

文章目录1学习目标2决策树简介3决策树原理3.1构造3.2剪枝3.3信息熵3.3.1信息增益（ID3算法）3.3.2信息增益率（C4.5算法）3.3.3基尼指数（Cart算法）3.3.4三种算法简单比较

疏窗泛影·2020-08-24 02:42

使用R完成决策树分类

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。

肥萝卜使大力·2020-08-23 23:41

数据挖掘十大经典算法学习之C4.5决策树分类算法及信息熵相关

CLS，ID3，C4.5，CART均是决策树学习算法。[1]归纳学习成立存在一个基本假设：任一假设如果在足够大的训练样例集中很好地逼近目标函数，它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。

vshadow·2020-08-23 20:20

ML复习大纲

特征选择：决策树knn性质文本分类有哪些方法多分类的方法交叉验证，误差计算梯度下降算法的理解bp神经网络训练集，测试集的划分常用划分方法集成学习的特点[仅供参考]常用距离测量方法条件熵的计算决策树id3,c4.5

zzzfeiyu·2020-08-23 00:07

ApacheCN 交流社区热点汇总 2019.3

出国留学-微信讨论组自然语言处理（NLP）学习路线【每日一问】ID3、C4.5、C5.0和CART有什么联系、区别和优劣？【每日一问】假设模型准确率接近的情况下，模型融合越多越好吗？

飞龙·2020-08-22 10:30

Tinghua Data Mining 5

ID3ID3算法倾向于分的很细的变量C4.5加入分母为惩罚量转载于:https://www.cnblogs.com/ioveNature/p/10072206.html

aihuo4431·2020-08-22 01:17

项目案例之决策树在保险行业的应用

保险行业业务环境发展现状发展趋势衡量指标业务目标数据分析分析流程框架导入数据数据探索性分析描述性统计缺失值处理处理分类型变量建模验证输出结果画出决策树输出规则业务应用前提知识基础：信息熵信息增益信息增益比决策树基本介绍决策树原理介绍ID3算法C4.5

CDA·数据分析师·2020-08-21 23:30

[python机器学习及实践(4)]Sklearn实现决策树并用Graphviz可视化决策树

决策树的生成算法有ID3,C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。

weixin_34279246·2020-08-21 11:17

决策树Decision Tree

决策树的算法主要有ID3算法、C4.5、CART三种。这些算法都是为了找到最合适的特征作为分裂属性，不断迭代直到找到整个决策树。ID3算法：信息增益最大化。

阿怪的小喵·2020-08-21 10:13

决策树

sumpig·2020-08-21 05:24

决策树、Bagging、Boosting、Adaboost、GBDT 和 Xgboost (转)

原文地址ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结一、决策树(1)、ID3：以信息增益为准则来选择最优划分属性(2)、C4.5

未不明不知不觉·2020-08-21 01:42

百面机器学习

2、决策树C4.5决策树度输入是字符串？fpgrowth的算法大概是怎样的？Apriori熵值和信息增益公式3、感知机与神经元权值是如何通过迭代的形式发生变更的？

柴俊涛·2020-08-20 07:08

python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

一起跟随小编过来看看吧关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A.无监督：(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART

程序员adny·2020-08-20 00:59

决策树（中）：CART，一颗是回归树，另一颗是分类树

决策树（中）：CART，一颗是回归树，另一颗是分类树基于信息度量的不同方式，把决策树分为ID3算法、C4.5算法和CART算法，CART算法叫做分类回归树，ID3和C4.5算法可以生成二叉树或多叉树，而

ywangjiyl·2020-08-19 22:02

决策树以及手撸代码

决策树算法种类ID3：基于信息增益选择特征的算法C4.5：基于信息增益率选择特征的算法CART：基于gini系数选择特征的算法代码#DTimportnumpyasnpfrommathimportlogimportoperatordefShannonEnt

Meng·2020-08-19 21:14

决策树算法实现

ID3，c4.5只用于做分类，得到的结果是连续值；cart既可以做分类，也可以做回归，得到的结果是连续值。CART分类树在Python的sklearn中默认采用的是CART分类树。

qiu_zhi_liao·2020-08-19 18:10

数据挖掘十大算法

算法分类连接分析：PageRank关联分析：Apriori分类算法：C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM一、PageRank当一篇论文被引用的次数越多

Jmayday·2020-08-19 16:46

数据分析3 - 算法篇

数据分析实战3.算法篇分类算法：NB、C4.5、CART、SVM、KNN、Adaboost聚类算法：K-Means、EM关联分析：Apriori链接分析：PageRank17丨决策树（上）：要不要去打篮球

请叫我子鱼·2020-08-19 16:33

机器学习面试问题总结

1lightgbm,xgboostRF和GBDT的异同（这个问题属于必问问题，对于ID3,C4.5,CART也要了解，对于xgb的算法原理要充分理解，比如损失函数的推导过程，为什么要使用二阶泰勒展开。

sunlanchang·2020-08-19 04:38

决策树

首先介绍ID3算法，ID3算法的核心就是先对整个数据集进行总信息熵的计算，再对各个特征分别计算他们的信息熵，从而计算出信息增益，选择信息增益最大的特征进行分支，这就是贪心算法，所有的树模型都是运用了贪心算法C4.5

ID3·2020-08-19 00:41

决策树和随机森林

三种决策树的剪枝过程算法相同，区别仅是对于当前树的评价标准不同：信息增益（ID3），信息增益率（C4.5），基尼指数（CART）一个属性的信息增益越大，表明属性对样本的熵减少的能力越强。

walter1990·2020-08-18 22:04

决策树算法原理(ID3，C4.5)

决策树算法原理(CART分类树)CART回归树决策树的剪枝决策树可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时特别适合集成学习比如随机森林。1.决策树ID3算法的信息论基础1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，昆兰把这个算法叫做ID3。熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，熵就越大。随机变量X的熵的表达式如下：其中n代表X的n种不同的离散取值。而pi代表了X取值为i的概率，l

weixin_34179762·2020-08-18 12:24

决策树算法（C4.5）

ID3具有一定的局限性，即信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小，信息增量就越大)，C4.5通过选择最大的信息增益率gainratio来选择节点可以解决该问题

weixin_30611509·2020-08-18 12:47

十大数据挖掘算法

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori

sun_shang·2020-08-18 11:37

决策树学习

基于熵的有两个代表的算法ID3，C4.5。

华love邵·2020-08-18 00:51

【机器学习】- 极简系列 - 决策树

C4.5：最大化信息增益比。1.2决策树的生成递归的进行特

萧人·2020-08-17 16:18

统计学习方法-李航（第5章决策树笔记)

提出常见的三种决策树方法ID3,C4.5，同时分析他们的不同。（具体的理论部分参考原文）一、决策树的认识：这本书中提出的机器学习的三要素：模型、策略、算法。

yealxxy·2020-08-17 15:58

决策树ID3;C4.5详解和python实现与R语言实现比较

本文网址：http://blog.csdn.net/crystal_tyan/article/details/42130851（请不要在采集站阅读）把决策树研究一下，找来了一些自己觉得还可以的资料：分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对

crystal_tyan·2020-08-17 12:18

C4.5算法

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。

zjd950131·2020-08-17 04:10

就是要你明白机器学习系列--决策树算法之悲观剪枝算法(PEP)

不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精确了。

weixin_30781631·2020-08-17 03:18

决策树原理

C4.5和信息增益率4.CART分类和回归树（ClassificationAndRegressionTree）4.1二叉分类树4.2二叉回归树5.树剪枝处理1.绪论决策树算法特征选择方法ID3信息增益C4.5

人上人生之人·2020-08-17 01:45

C4.5 树剪枝

转自：http://www.cnblogs.com/superhuake/archive/2012/07/25/2609124.html树剪枝在决策树的创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分枝反映的是训练数据中的异常。剪枝方法是用来处理这种过分拟合数据的问题。通常剪枝方法都是使用统计度量，剪去最不可靠的分枝。剪枝一般分两种方法：先剪枝和后剪枝。先剪枝方法中通过提前停止树的构造（比如决定在某个节点

fanbotao1209·2020-08-17 00:31

C4.5决策树——剪枝的问题

C4.5决策树——剪枝的问题一。先说点什么今天是周日，作为实习生在公司不加班，只想多学点什么。同时对未来也是有点迷茫，就说这么多吧。二。

内cool二皮·2020-08-16 23:36

机器学习笔记（6）——C4.5决策树中的剪枝处理和Python实现

1.为什么要剪枝还记得决策树的构造过程吗？为了尽可能正确分类训练样本，节点的划分过程会不断重复直到不能再分，这样就可能对训练样本学习的“太好”了，把训练样本的一些特点当做所有数据都具有的一般性质，从而导致过拟合。这时就可以通过剪枝处理去掉一些分支来降低过拟合的风险。剪枝的基本策略有“预剪枝”（prepruning）和“后剪枝”（post-pruning）：预剪枝是在决策树的生成过程中，对每个结点划

赵赵赵颖·2020-08-16 23:28

决策树与R语言(RPART)

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。

tarim·2020-08-16 08:04

机器学习算法-决策树

决策树分裂:分裂方法，停止分裂构建方法/特征选择/决策树算法：ID3,C4.5,CART;数学概念:熵,信息增益(率),基尼系数剪枝：先/后剪枝连续值和缺失值处理（一）分裂1.分裂方法决策树采用贪婪思想进行分裂

usstzm·2020-08-16 00:16

初级算法学习day3

将一维随机变量分布推广到多维随机变量分布条件熵：在A发生的情况下B发生的信息熵信息增益：待分类的集合的熵和选定某个特征的条件熵之差基尼不纯度：从一个数据集中随机选取子项，度量其被错误的划分到其他组里的概率2、决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5

qq_40571471·2020-08-14 19:44

数据挖掘十大经典算法

十大经典算法1）C4.5决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系。

小胖子小胖子·2020-08-14 06:25

机器学习之决策树

优点：具有可读性，分类速度快；决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪；决策树学习的思想来源主要是ID3算法、C4.5算法以及CART算法；1理论学习决策树模型：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构

AndyZhang·2020-08-14 04:05

机器学习算法面试—口述（4）：决策树

决策树的建立是不断的使用数据的特征将数据分类的过程，主要的问题在于如何选择划分的特征；常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART等；其中ID3使用的是信息熵增益选大的方法划分数

xwchao2014·2020-08-12 14:51

python决策树运用

C4.5算法在ID3算法的基础上进行了

留饭使者·2020-08-12 12:35

机器学习六之决策树

目录十六、决策树1、信息论里基本概念1）熵2）联合熵3）条件熵4）互信息（信息增益）2、ID3缺点和不足3、C4.5缺点和不足4、CART树决策树剪枝决策树优缺点决策树算法的优点：决策树算法的缺点:十六

Easy.miclover·2020-08-11 10:30

机器学习sklearn（学习笔记5）——决策树3

机器学习sklearn（学习笔记5）——决策树3分类回归多头输出问题复杂性决策树的算法:ID3、C4.5、C5.0、CARTID3C4.5C5.0决策树（DTs）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。

Wu_Jun_Peng·2020-08-11 09:37

机器学习常见算法个人总结

文章目录1·knn算法2·朴素贝叶斯算法3·线性回归算法4·逻辑回归5·决策树算法1·ID3算法2·C4.5算法3·CART算法4·决策树的分类与回归5·解决决策树的过拟合6·决策树参数6·svm算法7

锲启·2020-08-11 00:12

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