分类算法:决策树(C4.5)

C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy, 熵是一种不纯度度量准则),也就是熵的变化值,而C4.5用的是信息增益率。 在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过适应(Overfitting),如果不考虑这些结点可能会更好。 对非离散数据也能处理。 能够对不完整数据进行处理。 首先,说明一下如何计算信息增益率。 熟悉了ID3算法后,已经知道如何计算信息增益,计算公式如下所示(来自Wikipedia): 或者,用另一个更加直观容易理解的公式计算: 按照类标签对训练数据集D的属性集A进行划分,得到信息熵: 按照属性集A中每个属性进行划分,得到一组信息熵: 计算信息增益 然后计算信息增益,即前者对后者做差

分类算法:决策树(ID3)

决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则。 一棵决策树由以下3类结点构成: 根结点 内部结点(决策结点) 叶结点 其中,根结点和内部结点都对应着我们要进行分类的属性集中的一个属性,而叶结点是分类中的类标签的集合。如果一棵决策树构建起来,其分类精度满足我们的实际需要,我们就可以使用它来进行分类新的数据集。 这棵决策树就是我们根据已有的训练数据集训练出来的分类模型,可以通过使用测试数据集来对分类模型进行验证,经过调整模型直到达到我们所期望的分类精度,然后就可以使用该模型来预测实际应用中的新数据,对新的数据进行分类。 通过上面描述,我们已经能