程序实现部分转自 Wsine的博客小站 地址：http://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html 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。 图2 在数据集上通过C4.5生成的决策树 算法描述 C4.5并不一个算法，而是一组算法—C4.5，非剪枝C4.5和C4.5规则。下图中的算法将给出C4.5的基本工作流程： ? Python实现部分 运行环境：Pyhton3，需要第三方库treePlotter模块(画图所需，不画图可不必)和matplotlib(如果使用上面的模块必须)的支持，请注意安装`!!!!!! 安装的教程在请看之前的文章或者去python社区或者参考其他博文。 c4.5算法计算的流程框图 ? overcast hot normal false rain mild high true 代码实现
基于信息论的决策树算法有：ID3, CART, C4.5等算法。 C4.5是ID3的一个改进算法，继承了ID3算法的优点。 C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高；但效率低，因树构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序。也是因为必须多次数据集扫描，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集。 ID3的Python实现 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import operator
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目前常用的决策树算法有ID3, C4.5 和CART. 不同的决策树算法采用不同的衡量指标.比如说,ID3采用信息增益,C4.5采用信息增益比率,CART分类回归树当用于分类时,采用Gini指数,用于回归问题时采用均方差差[计算划分之前的均方差,划分之后的均方差 代码实现 repository 欢迎fork,star.
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 上一篇（机器学习(9)之ID3算法详解及python实现）我们讲到ID3 昆兰在C4.5算法中改进了上述4个问题。 针对于问题1 对于第一个问题，不能处理连续特征， C4.5的思路是将连续的特征离散化。 对于第4个问题，C4.5引入了正则化系数进行初步的剪枝。具体方法这里不讨论。之后会在讲CART的时候会详细讨论剪枝的思路。除了上面的4点，C4.5和ID的思路区别不大。 3)C4.5只能用于分类，如果能将决策树用于回归的话可以扩大它的使用范围。 4)C4.5由于使用了熵模型，里面有大量的耗时的对数运算,如果是连续值还有大量的排序运算。 python实现 在算法实现上，C4.5算法只是修改了信息增益计算的函数calcShannonEntOfFeature和最优特征选择函数chooseBestFeatureToSplit。
C4.5算法只需对李航《统计学习方法》决策树ID3算法实现做些修改 C4.5算法修改代码 def bestFeatureToSplit(dataset): ''' input：数据集
决策树之系列二—C4.5原理与代码实现 本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further 为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益率来作为选择分支的准则。 C4.5算法原理 信息增益率定义为： ? 代码实现 与ID3代码实现不同的是：只改变计算香农熵的函数calcShannonEnt，以及选择最优特征索引函数chooseBestFeatureToSplit，具体代码如下： 1 # -*- coding : utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 4 决策树ID3,C4.5的实现 5 @author: weixw 6 # #获取最优特征列索引ID3 142 # bestFeatureIndex = chooseBestFeatureToSplit(dataSet) 143 #获取最优特征列索引C4.5
决策树模型，通过对训练样本的学习，建立分类规则；依据分类规则，实现对新样本的分类；属于有指导（监督）式的学习方法，有两类变量：目标变量（输出变量），属性变量（输入变量）。 只能处理类别型的输入变量，因此连续型的输入变量首先要进行离散处理,而目标变量可以定距或定类 3、可产生多分枝的决策树 4、从统计显著性角度确定分支变量和分割值，进而优化树的分枝过程 5、建立在因果关系探讨中，依据目标变量实现对输入变量众多水平划分 CART 1、节点采用二分法(与C4.5最大的区别，c4.5可以有很多分支)；用Gini Ratio作为衡量指标，如果分散指标程度很高的说明数据有很多类别。 三、ID3、C4.5、C5.0对比 ID3算法 C4.5 C5.0 缺点 ID3是非递增算法，单变量决策树(在分枝节点上只考虑单个属性) 只考虑属性变量是离散型 1、在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序 —————————————————————————————————————— python scikit-learn决策树 写一个用iris数据进行案例练习的内容： from sklearn.datasets
C4.5算法简介 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。 C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。 从ID3算法中衍生出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。下图就是一棵典型的C4.5算法对数据集产生的决策树。 图2 在数据集上通过C4.5生成的决策树 2. 算法描述 C4.5并不一个算法，而是一组算法—C4.5，非剪枝C4.5和C4.5规则。 代码实现 该代码在数据集iris上用R语言进行运行，前提需要先安装"RWeka", "party","partykit"这三个安装包。即运行下面代码： ?
C4.5简介 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。 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quinlan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。 此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 C4.5的分类器示意图 我们以一个很典型被引用过多次的训练数据集D为例，来说明C4.5算法如何计算信息增益并选择决策结点。 ? 由其中四个属性来决定是否进行活动还是取消活动。 C4.5的优缺点及算法流程 C4.5算法的优点是：产生的分类规则易于理解，准确率较高。 C4.5算法的缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
既然说C4.5算法是ID3的改进算法，那么C4.5相比于ID3改进的地方有哪些呢？： 用信息增益率来选择属性。 因此，C4.5克服了ID3用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 C4.5算法之信息增益率 OK，既然上文中提到C4.5用的是信息增益率，那增益率的具体是如何定义的呢？ ： 是的，在这里，C4.5算法不再是通过信息增益来选择决策属性。一个可以选择的度量标准是增益比率gain ratio（Quinlan 1986）。 下面以ID3相同的weather数据集（全部为分类属性）为例，分析C4.5构建决策树的详细过程。 ? C4.5采用悲观剪枝法，它使用训练集生成决策树又用它来进行剪枝，不需要独立的剪枝集。
算法 英文 中文名称 时间/提出人 ID3 Iterative Dichotomiser 3 迭代二分法3 1975/J.Ross Quinlan C4.5 Classifier 4.5 分类器 4.5 C4.5的核心算的是 信息增益比率。 CART核心算法通过基尼系数代替信息增益算法。 3，所长必有所短 算法 处理数据英型 树的结构 特点 预测类型 ID3 分类变量 多叉树 偏向多值属性 分类 C4.5 分类变量和连续变量 多叉树 偏向少值属性 分类 CART 分类变量和连续变量 二叉树
决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5是基于ID3的，对分裂属性的目标函数做出了改进。 C4.5算法流程与ID3相类似，只不过将信息增益改为信息增益比。 剪枝策略 为了解决过拟合，C4.5通过剪枝以减少模型的复杂度。 [2]中提出一种简单剪枝策略，通过极小化决策树的整体损失函数（loss function）或代价函数（cost function）来实现，决策树T的损失函数为： 其中，C(T)C(T)表示决策树的训练误差 具体剪枝算法可以由动态规划等来实现。
2.C4.5算法 上古之神赐予你智慧：C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘中分类问题的算法，它的目标是监督学习。 C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能够用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5是在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。 C4.5采用悲观剪枝法，它使用训练集生成决策树，然后对生成的决策树进行剪枝，通过对比剪枝前后分类错误率来验证是否进行剪枝。 4.Sklearn实现决策树 我们以sklearn中iris数据作为训练集，iris属性特征包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，类别共三类，分别为Setosa、Versicolour、Virginca 考虑实现进行降维(PCA、ICA)，使决策树能够更好地找到具有分辨性的特征。 通过 export 功能可以可视化您的决策树。
C4.5算法应该解决的问题有哪些呢？ 一、如何选择测试属性构造决策树? 二、对于连续变量决策树中的测试是怎样的呢？ 三、如何选择处理连续变量（阈值）？ 四、如何终止树的增长？ •很明显，我们看到这个例子中对于连续变量，所有连续变量的测试分支都是2条，因此在C4.5算法中，连续变量的分支总是两条，分支其测试分支分别对应着{<=θ,>θ}，θ对应着分支阈值，但是这个θ怎么确定呢？ 借鉴于:大数据经典算法c4.5讲解
在ID3算法的基础上，1993年Quinlan又提出了C4.5算法。 本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。 C4.5算法与其它分类算法如统计方法、神经网络等比较起来有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 ? 实现的C4.5数据集合如下： ? 它记录了再不同的天气状况下，是否出去觅食的数据。 2、在编写程序之初，一直在纠结用什么样的数据结构，后来经过几次在编程实现推敲，才确定最佳的数据结构，可见数据结构在程序中的重要性。
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. 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。 为了解决这个问题，引出了另一个 算法C4.5。 1.3.2 C4.5 为了解决信息增益的问题，引入一个信息增益率： ? 属性a的可能取值数目越多(即V越大)，则IV(a)的值通常就越大。 C4.5：采用信息增益率替代信息增益。 CART：以基尼系数替代熵，最小化不纯度，而不是最大化信息增益。 2. 树形结构为什么不需要归一化? 因为数值缩放不影响分裂点位置，对树模型的结构不造成影响。
设置判断标准，设置递归的停止条件，归纳并实现决策树的不断生成。递归方面的内容也可以参考：如何用Python递归地思考问题？下图就是用递归生成一颗完整决策树的过程。 ? else 14: 以 TreeGenerate(Dv, A\{a*}) 为分支结点; 15: end if 16: end for } 使用Python 注：上面代码只是一个决策树递归生成的框架示例，细节部分不完整，具体实现还需要补充。 ▍决策树算法：C4.5 ID3算法有很多局限性，Quinlan针对这些局限性给出了ID3的一个扩展算法：即C4.5算法。 容易发生过拟合问题：C4.5引入了正则化系数进行初步的剪枝。剪枝参考前面解释部分。 ▍总结 本篇介绍了决策树的生成，剪枝两个步骤，然后介绍了前两种算法ID3，C4.5。
0x03 ID3算法总结 3.1 优缺点： 相对于其他数据挖掘算法，决策树在以下几个方面拥有优势： 决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 0x04 C4.5算法 C4.5算法是数据挖掘十大算法之一，它是对ID3算法的改进，相对于ID3算法主要有以下几个改进 用信息增益比来选择属性 在决策树的构造过程中对树进行剪枝 对非离散数据也能处理 能够对不完整数据进行处理 C4.5算法与ID3算法过程相似，仅在特征选择时，使用信息增益比作为特征选择准则。 二、C4.5： C4.5 克服了 ID3 仅仅能够处理离散属性的问题，以及信息增益偏向选择取值较多特征的问题，使用信息增益比来选择特征。 C4.5 处理连续特征是先将特征取值排序，以连续两个值中间值作为划分标准。尝试每一种划分，并计算修正后的信息增益，选择信息增益最大的分裂点作为该属性的分裂点。
昆兰在C4.5算法中改进了这四个问题。 1 第一个问题的改进办法 对于第一个问题，C4.5算法采用信息增益率，做为变量的最终筛选标准。 C4.5的思想是将连续特征离散化。 比如一个集合中有n个样本，m个特征，m个特征中有一个连续特征A。特征A有n个取值，从小到大排列为a1,a2,...,an。 从而实现了连续特征的离散化。 对于第三个问题，不能处理缺失值问题。刘建平老师的博客中有详细的阐述，感兴趣的可以自行了解。 对于第四个问题，C4.5引入了正则化系数进行初步剪枝，等到讲CART树剪枝时对比进行阐述。 虽然C4.5算法对ID3算法的几个主要问题进行了改进，但是仍然有优化的空间。 比如C4.5算法只能用于分类，不能用于回归。C4.5使用了熵模型，里面有大量的对数运算，非常耗时。 这些问题在CART树里进行了改进。 接下来会重点整理CART树相关知识点，敬请期待。
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