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算法 | 决策树

决策树是一种基本学习方法,可用于回归和分类。回归树的分割准则一般是平均误差,而分类树的分割准则有信息增益、信息增益率、基尼指数等,下面简单梳理决策树分割准则及相应的决策树算法决策树生成算法 不同的分割准则对应着不同的决策树算法,上面所说的信息增益、信息增益率和基尼指数分别对应着ID3、C4.5和CART三种决策树类型,其中CART树不仅可以用于分类也可用于回归 决策树生成算法: (1)设结点数据集为D,计算现有特征对数据集的分割准则(信息增益、信息增益率、或基尼指数),其中对每个特征可能有很多切分点,计算不同切分点对应的分割准则; (2)根据最优的分割准则( 算法如下: 首先完全生成一棵树,然后执行以下步骤: (1)计算决策树每个结点的熵; (2)从叶结点向上回缩,回缩之前的树记为 ? ,回缩之后的树记为 ? ,对应的损失函数分别为 ? 和 ? 2、α序列剪枝算法 上面的剪枝算法是假定α在一个固定取值下求最优决策树,那么还有一种更优更复杂的算法,即求出不同α取值下的最优树,得到一个α取值序列下的决策树序列,然后根据交叉验证从决策树序列中找到最优的决策树

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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 ? 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

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    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

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    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 ,有向边代表了满足某个属性范围的划分规则 树从根节点到叶子节点的有向边集合称为路径,所以每条路径都是互斥的即不存在交叉 在数据结构中谈到树就应该有递归的定性思维,所以决策树的层级节点划分也是依靠的递归 原理 一般决策树属于有监督学习(即训练集因变量已经标记好了属于哪些类或哪些可能取值),我们要做的就是训练出一个模型使得这个模型能在已知训练集数据上损失最小即正确分类的样本数最多,在未知训练数据上泛化最好

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    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。 常见的强化学习算法有时间差学习。算法类似性 1、决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。 决策树模型评估 建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值,这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集 (training set) 建立模型,使用校验集 (test set) 来评估模型。 它可提供各种高级算法和技术 (包括文本分析、实体分析、决策管理与优化),帮助您选择可实现更佳成果的操作。在 SPSS Modeler 中有很多应用实例,其中就包括一个决策树算法模型的案例。 生成模型的决策树图结束语 本文也展开讨论了分类算法之间的相互比较和优缺点,特征选择与剪枝各种方法之间的相互比较,各个评估方法的优缺点等。

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    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

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    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 生成CART决策树算法停止计算的条件是结点中的样本个数小于预定的阈值,或样本集的基尼指数小于预定的阈值(样本基本属于同一类),或者没有更多特征。 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

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    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。 常见的强化学习算法有时间差学习。 算法类似性 1、决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。 决策树模型评估 建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值,这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集 (training set) 建立模型,使用校验集 (test set) 来评估模型。 它可提供各种高级算法和技术 (包括文本分析、实体分析、决策管理与优化),帮助您选择可实现更佳成果的操作。 在 SPSS Modeler 中有很多应用实例,其中就包括一个决策树算法模型的案例。 生成模型的决策树图 结束语 本文也展开讨论了分类算法之间的相互比较和优缺点,特征选择与剪枝各种方法之间的相互比较,各个评估方法的优缺点等。

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    数据挖掘算法决策树算法

    数据挖掘算法决策树算法 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。 决策树仅有单一输出;若需要多个输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。 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决策树的各部分是: 根:学习的事例集; 枝:分类的判定条件; 叶:分好的各个类。 1.3.1 C4.5对ID3算法的改进: 1) 熵的改进,加上了子树的信息。 3) 对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模。 后面还有贝叶斯、邻近算法、人工神经网络等等。

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    机器学习算法决策树算法

    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。 tpr + tpr_pre) * (fpr - fpr_pre) / 2 tpr_pre = tpr fpr_pre = fpr return auc # 定义决策树的节点 ID3的二分类 # root代表根节点,depth代表决策树的深度 def __init__(self): self.root = Node() self.depth

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    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

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    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?」

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    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。

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    算法系列】决策树

    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。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    机器学习--决策树算法

    通常,决策树算法被称为CART或分类和回归树。 那么,算法生成的背后发生了什么呢?如何生成一个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进行分裂,以及在什么时候停止。 ID3算法 ID3算法生成决策树 ID3算法(Iterative Dichotomiser 3)是决策树生成算法的一种,基于奥卡姆剃刀原理(简约原则) ^{1} 。 是Ross Quinlan发明的一种决策树算法,这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理,越是小型的决策树越优于大的决策树,尽管如此,也不总是生成最小的树型结构,而是一个启发式算法。 ID3算法对于缺失值的情况没有做考虑 没有考虑过拟合的问题 C4.5算法 使用 C4.5算法生成决策树 Ross Quinlan在C4.5算法中改进了上述4个问题。 [5] 刘建平.决策树算法原理(上) [EB/OL] 博客园 [6] 行者.决策树--ID3 算法(一)[EB/OL] 博客园 [7] 忆臻.深入浅出理解决策树算法(二)-ID3算法与C4.5算法

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    决策树算法原理(上)

    决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时也特别适合集成学习比如随机森林。 决策树ID3算法的信息论基础     机器学习算法其实很古老,作为一个码农经常会不停的敲if, else if, else,其实就已经在用到决策树的思想了。 决策树ID3算法的思路     上面提到ID3算法就是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么特征来构建决策树,用计算出的信息增益最大的特征来建立决策树的当前节点。 决策树C4.5算法的不足与思考     C4.5虽然改进或者改善了ID3算法的几个主要的问题,仍然有优化的空间。     1)由于决策树算法非常容易过拟合,因此对于生成的决策树必须要进行剪枝。 所以目前如果不考虑集成学习话,在普通的决策树算法里,CART算法算是比较优的算法了。scikit-learn的决策树使用的也是CART算法

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    决策树算法原理(下)

    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。 接着介绍CART回归树算法,重点介绍和CART分类树的不同点。然后我们讨论CART树的建树算法和剪枝算法,最后总结决策树算法的优缺点。 1.  决策树算法小结     终于到了最后的总结阶段了,这里我们不再纠结于ID3, C4.5和 CART,我们来看看决策树算法作为一个大类别的分类回归算法的优缺点。 首先我们看看决策树算法的优点:     1)简单直观,生成的决策树很直观。     2)基本不需要预处理,不需要提前归一化,处理缺失值。     3)使用决策树预测的代价是$O(log_2m)$。 我们再看看决策树算法的缺点:     1)决策树算法非常容易过拟合,导致泛化能力不强。可以通过设置节点最少样本数量和限制决策树深度来改进。

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    模型算法基础——决策树剪枝算法(一)

    决策树生成以后,常常出现过拟合的问题。这是因为如果决策树过于复杂,训练样本的每个属性(变量)都被详细的加以考虑,决策树的每个叶节点所覆盖的样本都是或接近“纯”的。 这种情况下,决策树往往对训练样本拟合的很好,但是拟合验证样本时效果却大打折扣。 这时,对决策树进行剪枝就成为了一个必不可少的步骤。其实对决策树而言,相对于树的生成过程,剪枝的过程更为重要。 今天介绍一种后剪枝算法——误差降低剪枝(Reduced Error Pruning/REP)。 误差降低剪枝是最简单粗暴的剪枝方法。首先用训练样本生成决策树后,自下而上对于每个节点决定是否修剪该节点。 举个栗子,假设有个训练样本产生的决策树长这样(目标变量可分类为1或): 其中T4节点中13和7表示该节点覆盖的样本中目标变量为1和的个数。

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    算法决策树与ID3算法

    决策树(Decision Tree)算法是机器学习(Machine Learning)中分类算法中的一个重要算法,属于监督学习(Supervised Learning)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。 决策树构造 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。决策树构造可以分三步进行:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 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。 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。

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    模型算法基础——决策树剪枝算法(二)

    在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法(一)中,我们介绍了误差降低剪枝(REP),今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。 由于还是用生成决策树时相同的训练样本,那么对于每个节点,剪枝后错分率一定是会上升的,因此在计算错分率时需要加上一个经验性的惩罚因子1/2。

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