c4.5 第6页

决策树挑出好西瓜

狴鲲·2022-11-26 11:43

机器学习——决策树理论及Python实现

目录一、理论介绍：决策树的构建决策树ID3.5算法C4.5算法CART算法决策树的优缺点以及适用场景决策树的一些优点：决策树的缺点包括：适用场景trickp.s.二、实战一、理论介绍：决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数有监督学习方法

qq_27758151·2022-11-26 10:31

1.决策树C4.5算法

文章目录一、概述二、改进表现三、优缺点四、决策树1.特征选择2.决策树的生成3.决策树的剪枝一、概述 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。

gnaHuhSiL·2022-11-25 21:50

C4.5决策树算法原理学习

决策树由于毕业设计的需要，C4.5算法被用来做数据预处理工作，这篇文章主要用于学习决策树相关概念以及C4.5算法的实现。

Amy樾·2022-11-25 21:49

决策树C4.5算法

决策树-C4.5前面的ID3算法已经介绍了决策树的基本概念。C4.5算法在ID3算法上做了提升，使用信息增益比来构造决策树，且有剪枝功能防止过拟合，本模块将以C4.5算法介绍决策树的构造策略。

_小许_·2022-11-25 21:49

python决策树_python决策树之C4.5算法详解

本文为大家分享了决策树之C4.5算法，供大家参考，具体内容如下1.C4.5算法简介C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。

weixin_39860975·2022-11-25 21:19

【机器学习】02 决策树C4.5代码

C4.51.引入库2.读入数据3.找到样本最多的类4.计算香农熵5.划分数据集6.找出信息增益率最大的值7.创建树8.运行结果1.引入库importmathimportoperator2.读入数据defcreateDataset():dataSet=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','好瓜'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','好瓜'],

懵_9785·2022-11-25 21:19

决策树（ID3,C4.5和CART）介绍、说明、联系和区别

决策树决策树1.决策树介绍2.决策树构建过程2.1属性选择熵条件熵信息增益信息增益比3.决策树生成和修建4.决策树常见算法ID3C4.5CART（基尼指数）5.总结决策树1.决策树介绍决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，每个叶节点存放

小葵向前冲·2022-11-25 21:19

决策树（ID3，C4.5，CART，基于 sklearn 和 Numpy 实现）

本文中使用的数据集以及源码machine-learning/decision-treeatStellaris.github.io·Stellaris123/machine-learning决策树是基于特征对数据实例按照条件不断的划分，最终达成分类或回归的目的。决策树模型预测的过程可以看作是多个if-then条件的集合，也可以视作定义在特征空间于类空间中的条件概率分布。决策树的核心包括：①特征选择，

Stellaris_L·2022-11-25 21:19

c4.5决策树 java_C4.5决策树--Java

//importjava.awt.color.ICC_ColorSpace;importjava.io.*;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.Comparator;importjava.util.HashMap;importjava.util.HashSet;importjava.util.I

阿玫小酱当当囧·2022-11-25 21:49

决策树 C4.5 公式流程

决策树C4.5公式流程注意!这里由2种成分组成：属性（年龄、有工作、有自己的房子、信贷情况）和类别组成。

萌新待开发·2022-11-25 21:48

决策树C4.5算法——计算步骤示例

使用决策树算法手动计算GOLF数据集步骤：1、通过信息增益率筛选分支。（1）共有4个自变量，分别计算每一个自变量的信息增益率。首先计算outlook的信息增益。outlook的信息增益Gain(outlook)=其中，v是可能取值的集合（本例中，outlook可以取3个值），D表示整个数据集，Dv是outlook取值为v的样本集合，而|*|表示数据集的大小（其中的样本数量）。其中Entropy(P

放错位的天才·2022-11-25 21:48

决策树之C4.5算法

为了避免这个问题，C4.5采用信息增益率的方式来选择属性。信息增益率=信息增益/属性熵，具体的计算公式这里省略。

Persist_bcl·2022-11-25 21:18

Java实现C4.5决策树

1.定义数据结构根据决策树的形状，我将决策树的数据结构定义如下。lastFeatureValue表示经过某个特征值的筛选到达的节点，featureName表示答案或者信息增益最大的特征。childrenNodeList表示经过这个特征的若干个值分类后得到的几个节点。publicclassNode{/***到达此节点的特征值*/publicStringlastFeatureValue;/***此节点

Rnan-prince·2022-11-25 21:18

决策树算法（C4.5算法）

决策树算法（C4.5算法）1．1题目的主要研究内容组的主要任务描述熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程，掌握决策树典型算法（ID3、C4.5、CART）的核心思想和实现过程。

李逍遥敲代码·2022-11-25 21:18

机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法

和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.

TechFlow·2022-11-25 21:01

python决策树id3算法_三种决策树算法 (ID3, CART, C4.5) 及 Python 实现

三种决策树算法(ID3,CART,C4.5)及Python实现Github:https://github.com/yingzk/MyML1.决策树(DecisionTree)简介1.1.决策树的原理决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种

weixin_39826971·2022-11-25 18:42

（四）决策树与python代码实现ID3算法

是基于树结构来进行决策的根据损失函数最小化的原则建立决策树模型决策树内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类决策树可以看成if-then规则的集合决策树的一条路径对应于划分中的一个单元决策树常用的算法有ID3、C4.5

十二十二呀·2022-11-25 17:41

ID3、C4.5决策树算法的Python实现（注释详细）

一、决策树之ID3和C4.5简介决策树(DecisionTree)，每个分支都是需要通过条件判断进行划分的树，解决分类和回归问题的方法。

Polaris_T·2022-11-25 17:11

【数据挖掘】决策树C4.5算法Python实现

目录前言注意C4.5算法导入库分析样本数据计算各个属性对应的信息增益率构建决策树计算决策树的正确率决策树的可视化写在最后前言文章内容为对数据挖掘实验作业的记录，如果您是为了作业而来看的这篇文章，还请不要无脑拷贝

鱼树(◔◡◔)·2022-11-25 17:08

@朱明珠·2022-11-25 13:03

机器学习 (二) 分类决策树

2决策树介绍决策树是一种机器学习的方法，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

grantpole·2022-11-25 13:31

集成学习之决策树

不同策略就构成了不同的决策树算法，常用的有ID3算法、C4.5算法、CART算法。ID3算法使用的是信息增益方式进行特征分裂、C4.5算法使

nono_x·2022-11-25 03:49

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——决策树

常见的决策树算法如下：决策树算法算法描述ID3算法在决策树各级节点上，使用信息增益的方法作为属性的选择标准C4.5算法ID3的改进版，使用信息增益率来选择节点属性。ID3只适用于离散的描述属性，而C4

阿丢是丢心心·2022-11-24 09:13

【机器学习】决策树

目录1、决策树概念2、ID3、C4.5、CART的区别2.1、ID3算法：只能处理离散型的数据2.2、C4.5算法2.3、CART算法（ClassificationAndRegressionTree）：

littlemichelle·2022-11-24 01:31

【CDAIII】机器学习之决策树

目录1、大纲2、知识点2.1、ID32.1.1、计算公式2.1.2、缺点2.2、C4.5/C5.02.2.1、计算公式2.2.2、处理数值型数据2.3、剪枝2.3.1、修剪法2.4、CART分类回归树2.5

爬牛·2022-11-24 01:31

决策树学习提纲（需要解决的一些问题）

决策树的算法，我学的就三个：ID3、C4.5、CART，主要分为树的生成和剪枝。在树的生成过程中的一个大的问题就是数据值的处理和分割点的选择。分割点的选择依据有信息增益和信息增益比。数值

weixin_30410999·2022-11-24 01:30

机器学习_3:决策树的构建及应用

1.2.3.信息增益率1.2.4.基尼指数1.3.如何优化构建完的决策树1.3.1.预剪枝1.3.2.后剪枝2.三种决策树构造2.1.基于信息增益构造的决策树（ID3）2.2.基于信息增益率构造的决策树（C4.5

chuxiao_scx·2022-11-24 01:29

决策树进阶

一、决策树基础回顾决策树有三种算法：ID3，C4.5以及CART。ID3用的是信息增益准则，偏好于可取值数目较多的属性。

sun_rose·2022-11-23 20:48

机器学习——决策树（分类）

不过本科生读懂还是有很大难度的，大多数模型都是直接给出公式，其实自己私下有推导，涉及好多自己不懂的数学知识，会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录一、决策树基本流程二、划分选择1、信息增益（ID3算法）2、信息增益率（C4.5

Tao_RY·2022-11-23 12:39

机器学习 ——决策树

第1关：什么是决策树第1题训练决策树的过程就是构建决策树的过程ID3算法是根据信息增益来构建决策树C4.5算法是根据信息增益比来构建决策树决策树模型的可理解性高第2题决策树可以是多叉树。

Ssaty.·2022-11-23 12:32

读周志华《机器学习》第四章--决策树

目录一、决策树1.1原理1.2决策树的特点1.3决策树的三种基本类型二、ID3（信息增益）算法2.1信息熵2.2条件熵2.3信息增益详解3.ID3算法缺点三、C4.5算法（分类树）1.信息增益率2.剪枝

An efforter·2022-11-23 08:05

决策树分类基本原理加案列说明

决策树分类原理2.1熵2.1.1概念2.1.2案例2.2决策树的划分依据-----信息增益2.2.1概念2.2.2案列：2.3决策树的划分依据二-----信息增益率2.3.1概念2.3.2案列2.3.3为什么使⽤C4.5

莱维贝贝、·2022-11-23 01:09

sklearn实现决策树（分类树）

今天我们来唠一唠决策树♣♣♣决策树应该是很多小伙伴入门机器学习的时候最先接触到的分类算法之一，决策树分为分类树和回归树，今天我们只说分类树~简单回顾一下分类树的算法原理：分类树的底层算法分为三种，分别是ID3,C4.5

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:48

随机森林原理及参数调优

决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。

数据科学家corten·2022-11-22 20:03

数据科学学习笔记8 --- 分类（有监督的学习）

数据挖掘十大算法中的C4.5和CART（分类和回归树）算法都是决策树算法。其他常用的决策树算法有C5.0、FuzzyC4.5、SLIQ（Mehta1996）、SPRINT（Shafer1996）等。

Y_Cxhiao·2022-11-22 20:58

[机器学习]决策树选西瓜

文章目录一、决策树1、画法2、决策树的剪枝3、挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性二、sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2、C4.5

海绵宝里宝气·2022-11-22 13:16

【菜鸟笔记|机器学习】决策树

书中介绍了三种算法：ID3，C4.5，CART。其中ID3是最基础的算法。为减少过拟合，C4.5算法在ID3基础上进行改进。而CART则是使用了基尼指数，是目前最普遍的划分算法。

武咏歌·2022-11-22 13:15

深入浅出理解决策树算法

决策树的生成算法有ID3，C4.5等。决策树是一种树形结构，其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

风萧萧1999·2022-11-22 07:32

【机器学习实验三】决策树

决策树的概念二、熵和信息增益三、ID3算法1、算法简介2、数据收集数据加载计算给定数据的香农熵根据某一特征划分数据集选择最佳属性划分数据集创建并递归遍历该棵树存储树并且加载添加主函数运行代码运行结果总结：C4.5

ぃ小男孩つ·2022-11-22 07:02

机器学习之决策树

决策树的生成算法有ID3,C4.5和CART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。ID3算

Ice-冰鸽·2022-11-22 04:14

C4.5决策树算法python实现（包含连续值处理）

先参考：机器学习笔记（4）——ID3决策树算法及其Python实现将文章中的ID3算法代码运行然后参考：机器学习笔记（5）——C4.5决策树中的连续值处理和Python实现按照其中修改方法对刚运行的ID3

tw_devin·2022-11-22 04:37

决策树处理连续值的方法

因此需要连续属性离散化，常用的离散化策略是二分法，这个技术也是C4.5中采用的策略。

贾世林jiashilin·2022-11-22 04:36

决策树算法原理——cart

转载处刘建平博客https://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。

一直在路上ing·2022-11-22 04:34

决策树——连续值的处理

因此需要连续属性离散化，常用的离散化策略是二分法，这个技术也是C4.5中采用的策略。下面来具体介绍下，如何采用二分法对连续属性离散化：下面举个具体的例子，来看看到底是怎样

CC丶Z·2022-11-22 04:03

机器学习决策树算法和分类原理

熵2.1.1概念2.1.2案例2.2划分依据一：信息增益2.2.1概念2.2.2案例2.3划分依据二：信息增益率2.3.1概念2.3.2案例2.3.2.1案例一2.3.2.2案例二2.3.3为什么使用C4.5

赵广陆·2022-11-22 04:02

决策树但是连续属性值

决策树的生成算法有ID3,C4.5和CART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

Ice-冰鸽·2022-11-22 04:29

深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第22篇文章，我们继续决策树的话题。上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下：如果你还不会决策树，那你一定要进来看看既然我们已经有了ID3算法可以

TechFlow·2022-11-22 02:17

决策树的构造——进阶处理

由前一篇文章决策树的构造我们了解了什么是决策树，离散型数据的代码实现以及构造它的决策树图形，接下来我们继续了解关于决策树的算法类型ID3算法，C4.5算法，CART算法，以及数据的离散化处理和决策树的预剪枝和后剪枝操作

Garlic frog·2022-11-22 02:44

机器学习：决策树的划分依据

信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度信息熵的计算：条件熵的计算：注：C_k表示属于某个类别的样本数例子：结论：决策树的分类依据之一：信息增益常见其他决策树使用的算法：ID3信息增益最大的准则C4.5

2034丶·2022-11-22 00:20

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