递归构造决策树

最新推荐文章于 2024-07-25 18:03:39 发布
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#数据挖掘 #决策树

本文详细介绍了决策树算法的递归构造过程，包括准备函数的计算熵、递归结束条件、递归流程等核心内容。通过实例解析，帮助读者深入理解决策树算法的工作原理。

递归构造决策树：

准备函数：计算熵，用于选择最好的划分特征

递归结束条件为1.决策树节点中只有一种结果，或2.决策树节点的所有属性都已经递归过

 

递归流程：

1.将训练数据作为决策树的根节点

2.对于节点数据集，计算所有未用特征熵

3.选择最大的熵的特征作为划分数据的关键特征

4.形成分支，每个特征值作为决策树的新节点（新的数据集合，标记已使用和未使用的特征值）

5.新节点没有未使用特征，或所有数据都属于一个结果，则结束递归；反之继续到第二步

   

 

ML基础-决策树-3-递归构建决策树
想进步总不是坏事
04-23 1017
递归构建决策树划分数据集时的数据路径# # 改函数使用分类名称的列表，然后创建键值为classList中唯一的字典数据， # 字典对象存储了classList中每个类标签出现的频率，租后利用operator操作键值排序字典，并返回出现次数最多的分类名称 # #　classList的解释：这是分类名称的列表 # def majorityCnt(classList): #创建分类的统计
【西瓜书笔记】3. 决策树
weixin_39236489的博客
12-06 468
3.1 决策树基本流程 一颗决策树包括： 根节点：包含样本全集 若干内部节点：对应属性测试 若干叶子结点：对应决策结果 结点包含的样本集合根据属性测试划分到子节点中国 基本流程遵循分而治之 伪代码： 【来源：花书page74】 决策树算法是典型的递归算法。三种递归返回情况： 当前节点包含的样本权属同一个类别，无需划分 当前属性集为空，或者所有样本属性相同，无法划分。标记当前结点为叶子结点，类别设定为该节点所含样本最多的类别。实质上利用当前结点的后验分布 当前结点包含的样本集合为空，不能划分。标记当前
机器学习实战2.4--决策树之递归构建决策树
beautiful77moon的博客
08-08 3015
1.递归构建决策树 从数据集中构建决策树的流程如下：得到原始的数据集，然后基于最好的特征划分数据集，由于特征可能有多个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分之后，数据集将被向下传递到树分支的下一个节点，在这个节点上，可以再次划分数据。所以采用递归的原则处理数据集。 递归结束的条件：①程序遍历完所有划分数据集的属性，或者每个分支下的所有实例都具有相同的分类。②如果数据集已经处理了所有...
递归构建决策树
qq_42799920的博客
07-28 1326
def majorityCnt(classList):#传入的参数是已经划分完所有特征之后的数据集,例如[['yes'],['yes'],['maybe']] classCount={}#创建一个字典 for vote in classList: if vote in classList: classCount[vote] = 0 ...
补充代码，递归构造决策树
03-08
为了实现递归构造决策树的过程，可以遵循以下逻辑： #### 1. 基本概念 决策树是一种常见的监督学习方法，适用于分类和回归任务。其核心在于通过一系列测试来划分输入空间，从而形成一棵树状结构[^2]。 #### 2. ...
【Python机器学习】决策树的构造——递归构建决策树
weixin_39407597的博客
07-25 800
我们可以采用递归的原则处理数据集，递归结束的条件是：程序遍历完所有划分数据集的属性，或者每个分支下的所有实例都具有相同的分类。如果所有实例具有相同的分类，则得到一个叶子节点或者终止块。任何到达叶子节点的数据必然属于叶子节点的分类。
本关任务：编写一个能计算数组平均值和最大值的小程序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.什么是决策树，2.根据信息熵划分数据集。3.递归构造决策树
09-20
编写一个计算数组平均值和最大值的小程序并不涉及决策树或信息熵的概念，因为这些通常用于分类和回归分析，特别是机器学习中的决策树算法（如ID3、C4.5或CART），而数组统计操作属于基础编程任务。 对于给定的任务...
编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，递归构造决策树 """ Parameters: dataSet - 训练数据集 labels - 分类属性标签 featLabels - 存储选择的最优特征标签 Returns: myTree - 决策树 """ # 函数说明:创建决策树 def createTree(dataSet, labels, featLabels): ############ #请输入你的代码 #取分类标签(是否放贷:yes or no) #如果类别完全相同则停止继续划分 #遍历完所有特征时返回出现次数最多的类标签 #选择最优特征 #最优特征的标签 #根据最优特征的标签生成树 #删除已经使用特征标签 #得到训练集中所有最优特征的属性值 #去掉重复的属性值 #遍历特征，创建决策树。 ############ return myTree
最新发布
05-27
### 实现递归构造决策树的 `createTree` 函数 #### 代码实现 以下是基于给定数据集和标签，使用递归方法构建决策树的完整代码实现。代码中包含了必要的递归终止条件、特征选择逻辑以及子节点的递归创建过程。 ```...
递归构造决策树 得到原始数据后，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分之后，数据将被向下传递到树分支的下一个节点，在这个节点上，我们可以再次划分数据。 递归结束的条件是：程序遍历完所有划分数据集的属性，或者每个分支下的所有实例都具有相同的分类。如果所有实例具有相同的分类，则得到一个叶子节点或者终止块。
05-27
### 使用递归方法构造决策树 #### 递归终止条件 当满足以下两种情况之一时，递归过程会停止： 1. **数据集中所有实例具有相同的分类**：此时无需进一步划分数据集，可以直接生成一个叶子节点，并将其标记为当前...
利用循环递归方式构建ID3算法决策树
qq_38226778的博客
05-06 617
本博客构造ID3决策树的方法步骤如下： 1、确定决策树的输出形式 data_item_list：[{'node1': None, 'weight': None, 'node2': None},、、、]，其中data_item={'node1': None, 'weight': None, 'node2': None}，node1为父节点，node2为子节点，weight为分支权重或属性分...
递归创建决策树
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01-09 591
一、什么是递归？ 在函数内部，可以调用其他函数，如果一个函数内部调用自己本身，这个函数就叫做递归函数。 PS : 在函数内部调用其他函数不是函数的嵌套，而在函数的内部定义子函数才是函数的嵌套。 递归的特性： 递归函数必须有一个明确的结束条件 每进入更深一层的递归时，问题规模相对于上一次递归都应减少 相邻两次重复之间有紧密的联系，前...
机器学习实战第三章决策树02递归构建决策树
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3.1.3 递归构建决策树 目前我们已经学习了从数据集构造决策树算法所需要的子功能模块，其工作原理如下：得到原始数据集，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分之后，数据将被向下传递到树分支的下一个节点，在这个节点上，我们可以再次划分数据。因此我们可以采用递归的原则处理数据集。 递归结束的条件是：程序遍历完所有划分数据集的属性，或...
[机器学习导论]—— 第四课——决策树
weixin_47692652的博客
04-17 2613
第四课——决策树
决策树-字典结构-递归定义式
Zetaa的博客
02-07 1023
申明：仅仅个人小记 前言：结合python 的 字典结构 来对决策树进行 定义 以及 构造 一、定义 (1) 决策树只有一个根节点 决策树=根值决策树=根值决策树=根值 (2) 决策树存在分叉（出现递归定义） 决策树 = { 根值：{             &n
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haha_point的博客
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上一篇博客记录了决策树构建的基本思想和构建的主要流程，这篇博客将利用递归的思想在Python2.7下实现决策树算法。主要利用Python中的字典数据类型，通过key,value的赋值多层嵌套字典，实现决策树的存储。并对决策树构建中遇到的右子树构建为空的问题进行了分析，通过对Python中的引用类型（列表）的硬拷贝解决了函数递归中对列表中元素改变的问题。
Task3 - 学习决策树的递归生长过程和C4.5算法
不积跬步，无以至千里
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  任务3：参考自己较为喜欢的课本（如西瓜书），理解决策树递归生长过程和C4.5算法。完成下面的作业（该内容也放到了QQ群，）： 根据以上表格，把特征选择过程和最终形成的决策树写出来（可通过在纸上写拍照或者用Latex），并且思考决策树的终止条件都用到了哪些。分析没有用到的终止条件自己是否理解了？ 参考：【1】https://blog.youkuaiyun.com/gumpeng/article/d...
机器学习（二）决策树原理剖析及python实现
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决策树模型呈树形结构，可以认为是if-then的集合（互斥并且完备：即每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖，而且，只被一条路径或一条规则所覆盖。）或者定义在特征空间与类空间上的条件概率分布
《机器学习实战》之决策树
一桩事先张扬的梦
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决策树决策树的构造信息增益划分数据集递归构建决策树三级目录 本章内容 决策树的简介 在数据集中度量一致性 使用递归函数构造决策树 使用Matplotlib绘制图形树 决策树一个最重要的任务是为了理解数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集集合，并从中提取出一些系列规则，这些机器根据数据集创建规则的过程，就是机器学习的过程。 决策树的优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能产生过度匹配问题 适用数据类型：数值型和标称型
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