文章目录 什么是决策树熵、条件熵ID3、C4.5CART 什么是决策树 决策树可以简单理解为是一种根据特征信息不断分裂，直至达到某一阈值（可以是max_depth、min_node_leafs等）分裂结束，就是一串的if…then…结构。那么谁作为第一个if判断的特征呢？这就需要熵、条件熵、信息增益登场了。 熵、条件熵 熵是表示随机变量Y不确定的度量，熵越大则越混乱越无法确定；越小则越肯定，例如拜登是男的，entropy=0。下面是熵的计算公...
我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法。这一系列博客文章都是基于前人的经验，加入一些自己的拙见，仅供参考。一、决策树构建 1、工作原理图3-1所示的流程图就是一个决策树，正方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支，它可以到达另一个判断模块或者终止模块。 图3-1构建了一个假想的邮件分类系统，它首先检测发送邮...
微信公众号：码农充电站pro 个人主页：https://codeshellme.github.io1，什么是决策树？ 决策树是一种机器学习算法，我们可以使用决策树来处理分类问题。决策树的决策（分类）过程可以用一个倒着的树形结构来形象的表达出来，因此得名决策树。 比如我们根据天气是否晴朗和是否刮风来决定是否去踢球？当天气晴朗并且不刮风的时候，我们才去踢球。 此时，就可以将这个决策过程用一个树形结构来表示，如下：这就是一颗最简单的决策树，...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法 在之前的文章中，对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法，这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中\(y\)不仅仅只有\(\{0,1\}\)，当出现一个新的类别\(y=2\)时，之前的分类器就不太适用，这里就要介绍一个叫做决策树的新算法，该算法对于多个目标的离散特征往往有比较好的分类效果，用以解决\(x\)是离散型的数据，这是判别模型，也是一个生成学习算法。 I...
一、概述 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，其主要优点是模型具有可读性。决策树学习算法通常是一个递归地选择最优的特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个数据集有一个最好的分类的过程。学习的过程一般为如下几个步骤：特征选择：从训练数据的特征中选择最优特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）。 决策树生成：根据所选特征评估标准，从上至下递...
决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法。 一、什么是决策树 既然要用决策树，那么我们首先要知道决策树的基本原理。 初听到决策树这个名字的时候，我觉得他是一种最不像机器学习算法的算法。因为这不就是编程里最基本的if-else选择语句嘛，还能有多...
分支节点：度不为0的节点 决策树是一个树结构 每个非叶子结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，而某个叶节点存放一个类别。 决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果 决策树模型核心： 节点和有向边 节点有内部节点和叶节点2种类型 内部节点表示一个特征，叶子结点表示一个类
1.信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度） 熵：香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度，变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。 联合熵：联合熵表征了两事件同时发生系统的不确定度。 条件熵 ：设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为 p(X=x,Y= yi) = pij，i=1,2,…，n; j=1,2,…，m条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。随机变量X给定的条件下随机变量Y的...
算法的评估：准确率 运行速度 强壮性（面对噪音等干扰因素时的表现） 可规模性（是否可在大型数据上使用） 可解释性（能否解释规律）决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶节点代表类或类分布，树的最顶层是根节点，机器学习中分类方法中的一个重要算法。根据上面的数据集建立的决策树：熵 entropy 熵用来衡量信息量的大小，一件事情越不确定，要了解...
一、什么是决策树？ 决策树的原理：通过一系列问题进行if/else的推导，最终实现决策。我们经常用决策树处理分类问题，决策树是最经常使用的数据挖掘算法。K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是最大的缺点是给出的数据没有内在意义，决策树的优势就在于数据形式非常容易理解。 二、决策树的构造在一个数据集上哪个特征在划分数据分类时能起到决定性作用？所以，为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。...
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。 他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解 熵的概念对理解决策树很重要 决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。 熵就是用来描述不确定性的。 案例：找出共享单车用...
1. 算法原理 C4.5算法： 首先根据训练集求出各属性的信息熵info, 然后求出类别信息商infod, infod - info[i]得到每个属性的信息增益gain, 然后计算每个属性的信息分裂度h, gain[i] / h[i]得到属性信息增益率。递归选择信息增益率最高的属性，按照该属性对数据集进行分裂，判断分裂之后的数据集类别是否为’纯’的，如果是则将当前分裂属性作为叶节点，如果不是继续递归进行分裂过程。最终训练出一颗决策树。测试过程即根据各属性的...
1.信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度） 1）熵2）联合熵与条件熵 上面定义了单个随机变量的熵。现在，将定义推广到两个随机变量的情形。由于可将（X,Y）视为单个向量，所以其定义其实并无新鲜之处。3）信息增益在已知A的情况下，随机变量D的不确定性的减少程度，也就是在我们知道A的情况下获得了多少信息。如果D是数据类别的随机变量，而A是数据某个特征的随机变量，可以想见使得信息增益最大的特征是最好的特征。因...
1.信息论基础 熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度 熵：(entropy)是表示随机变量不确定性的度量，如果一件事有nnn种可能结果，每种结果的概率为pi(i=1,2…,n)p_i(i=1,2…,n)pi?(i=1,2…,n)，那么熵表示为 H=?∑i=1npilogpiH = -\sum _{i=1}^{n}p_ilogp_iH=?i=1∑n?pi?logpi? 熵越大，随机变量的不确定性就越大当p=0p=0p=0或者p=1p=1p=1时，H(p)=0H(p) = 0H(p)=0,随机变量完全没有不确定性，当p=5p = 5p=5时，H(p)=1H(p)=1H(p)=1熵...