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