决策树的生成之2：C4.5算法

最新推荐文章于 2024-02-15 09:42:24 发布
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#机器学习 #算法 #统计

C4.5算法作为ID3的改进版，使用信息增益比来解决偏好取值多的特征问题。文章介绍了信息增益比的计算及其在处理连续变量时采取的策略，包括对连续变量的切分点选择，展示了如何在决策树构建中考虑连续变量的影响，同时指出这种方法虽然运算资源消耗大，但能提供有价值的分箱指导。

C4.5算法

C4.5算法与ID3算法相似，但是对ID3算法进行了改进，C4.5在生成的过程中，用信息增益比准则来选择特征。那么，C4.5算法是如何做到的呢？请看下文：

修改局部最优化条件

以信息增益作为划分训练数据集的特征，存在偏向于选择取值较多的特征的问题，使用信息增益比（information gain ratio）可以对这一问题进行校正。
信息增益比定义为其信息增益与训练数据集关于某一特征的值的熵之比：
Gain_ratio(D,α)=Gain(D,α)IV(α)\frac{Gain(D,α)}{IV(α)}IV(α)Gain(D

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C4.5决策树
lcvcl的博客
05-24 4575
C4.5算法C4.5算法（增益率准则）偏好于取值数目少的特征C4.5决策树算法流程：简单版：1.计算每个特征的信息增益率2.选择增益率最高的特征，根据其特征值对数据划分3.去除上步被选择的特征，在每个分支数据集中，重复1，2，3直到数据集不能或不用再次划分详细版：1.计算整个数据集的熵Ent2.选取最好的数据集划分方式(这里指选取信息增益率最高的特征，亦为去除该特征后数据集增益率最高的特征)   ...
基于信息增益率的决策树特征选择算法（C4.5）及其python实现
qq_33700236的博客
06-05 4473
基于信息增益率的决策树算法（C4.5）及其python实现 信息增益率 信息增益可以很好的度量特征信息量，但却在某些情况下有一些弊端，举一个例子说明。 比如对于编号这个特征，我们知道一般编号值都是各不相同的，因此有多少个编号就需要分为多少类。由于每一个分类中只有一个编号值，即纯度已经最大，所以导致编号这个特征的信息增益最大，而实际上它并不是最优的特征，这样选择决策树也显然不具备泛化能力。 这正是信息增益的一个弊端：对可取值数目较多的属性有所偏好。因为信息增益反映的是给定一个条件以后不确定性减少的程度，必然是
决策树之C4.5的生成算法
焕听的专栏
04-04 860
本文主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，如有不妥之处，欢迎指出。     上篇文章介绍了ID3算法，其实C4.5算法与ID3算法相似，C4.5算法对ID3算法进行了改进。相比于ID3是用信息增益来选择特征，C4.5则是利用信息增益比来选择特征。     信息增益比：特征A对于训练数据集D的信息增益比定义为其信息增益g(D,A)与训练数据集D的经验熵H(D)之比：     C4.5
5-4 决策树 C4.5决策树的生成算法
幸福在路上
03-22 665
C4.5的生成算法 C4.5算法对ID3做了改进，使用信息增益比来选择特征 信息增益比计算公式： gR(D,A)=g(D,A)H(D) g_R(D, A) = \frac{g(D, A)}{H(D)} gR​(D,A)=H(D)g(D,A)​ 输入 训练数据集D 特征集A 阈值ϵ\epsilonϵ 输出 决策树T 过程 过程与ID3决策树的生成算法完全相同。 除了在第3步中使用信息增益比来选择特征...
C4.5决策树的生成
shui_gen的专栏
08-13 1066
一、介绍 决策树（Decision tree），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。1986年Quinlan提出了著名的ID3算法。在
c4.5.rar_C++决策树C4.5_C4.5决策树_c4.5算法_决策树c4.5_决策树算法
07-15
4. **规则生成**：C4.5不仅能生成决策树，还能从中导出易于理解的决策规则。每个内部节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个值，而叶子节点则表示一个类别。 在C++环境中实现C4.5算法，开发者需要关注以下几点...
【MATLAB决策树调试神器】：C4.5算法的调试工具与技巧
C4.5算法是一种广泛使用的决策树学习算法，它在MATLAB环境下得到了有效实现和应用。本文首先概述了C4.5算法的原理及其在MATLAB中的应用，详细探讨了决策树模型的构建、评估、优化以及调试过程中的关键技术和方法。...
决策树C4.5算法 c语言实现,决策树之ID3、C4.5、C5.0
weixin_35038173的博客
05-23 1360
决策树之ID3，说一个例子，就会明白，拿Tom M .mitchen 的《Machine Learing》第三章中的例子。我们先解释一下这张表，表中有14条实例数据，就是我们的训练数据，其中Outlook,Temperature,Humidity,Wind称作条件属性，PlayTennis称作是决策属性(标签)。每一个属性都有各自的值记做：Value(Outlook)={Sunny,OverCa...
C语言经典算法之C4.5决策树生成算法（伪代码）
最新发布
weixin_56154577的博客
02-15 1783
C4.5算法是一种用于构建决策树的机器学习算法，由Ross Quinlan在ID3算法的基础上发展而来。C4.5能够处理分类任务，并且它不仅适用于离散型数据，还通过引入连续属性分割点的选择策略来适应连续型数据。
决策树算法——C4.5算法
laosao_66的博客
10-09 3442
C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足；能够处理离散型和连续型的属性类型，即将连续型的属性进行离散化处理；构造决策树之后进行剪枝操作；能够处理具有缺失属性值的训练数据。C4.5算法训练的结果是一个分类模型，这个分类模型可以理解为一个决策树，分裂属性就是一个树节点，分类结果是树的结点。每个节点都有左子树和右子树，结点无左右子树。
决策树（ID3，C4.5，CART算法具体过程）
糖葫芦君的博客
07-16 7858
  1.介绍 1.1 定义 决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点和有向边组成。其中结点有两种类型：内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 在分类问题中，就表示基于特征对实例进行分类的过程。用决策树分类，从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点。每一个子节点对应着特征的一个取值。如此递归的对实例进行测试分配，...
C4.5决策树生成算法完整版(Python),连续属性的离散化, 缺失样本的添加权重处理, 算法缺陷的修正, 代码等
This blog is a space to document my professional learnings, personal reflections, and everything in between.
10-10 5002
C4.5决策树生成算法完整版(Python),连续属性的离散化, 缺失样本的添加权重处理, 算法缺陷的修正, 代码等。
【机器学习】决策树（三）——生成算法（ID3、C4.5与CRAT）
Daycym的博客
06-22 2407
回顾 简单理解决策树 通过例子理解决策树构建过程 前面我们介绍了决策树的特征选择，以及根据信息增益构建决策树。 那么决策树的生成又有哪些经典算法呢？本篇将主要介绍ID3的生成算法，然后介绍C4.5中的生成算法。最后简单介绍CRAT算法。 ID3算法 前面我们提到，一般而言，信息增益越大，则意味着使用该属性来进行划分所获得的“纯度”提升就越大。因此，我们可以用信息增益来进行决策树的划分属...
决策树（一）——决策树的生成ID3、C4.5、CART
NLP翟
08-03 661
决策树的生成基础概念什么是信息熵？Reference 基础概念 什么是信息熵？ 熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标，代表一个系统中蕴含有多少信息量，信息量越大表明一个系统不确定性越大，就存在越多的可能性，即信息熵越大。 假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk(k=1,2,...,∣y∣)p_k(k=1,2,...,|y|)pk​(k=1,2,...,∣y∣),则D的信息熵为： Ent(D...
决策树之C4.5
cg896406166的博客
11-05 1014
决策树之C4.5 本系列分享由三篇博客组成，建议从前往后阅读学习。 决策树之ID3 决策树之C4.5 决策树之CART 0.引言 前一节中讲到了决策树的算法ID3，而C4.5是在ID3的基础上发展而来的。 我们先回忆一下ID3算法有哪些缺陷： 1)ID3算法只能解决特征值是离散的问题，当特征值是连续值时将无能为力。 2)同样ID3算法只讨论了输出为离散值的问题，输出值为离散值时则...
机器学习笔记15——决策树(DT)、ID3算法、C4.5算法原理以及python实现案例
weixin_45666566的博客
07-19 1万+
决策树1、概述2、决策树模型3、决策树学习4、决策树构建-三步骤4.1 特征选择4.1.1 熵(entropy)4.1.2 条件熵(entropy)4.1.3 信息增益总结 1、概述 决策树（decision tree）： 是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 2、决策树模型 定义： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。 决策树由结点和有向边组
李航 统计学习方法 第五章 决策树 课后 习题 答案
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决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。（ID3、C4.5、CART）
决策树原理分析与实践
panfengblog
07-13 588
决策树原理分析与实践 决策树零基础入门到实践，理论部分：会介绍决策树的生成，决策树的各种种类（ID3、C4.5、CART）以及一些数据处理（缺失值和连续值）和优化（预剪枝和后剪枝）。实践部分：以Kaggle著名的Titanic数据集（点击这里）为基础，不使用任何机器学习库完成的一颗CART决策树，并且最后进行了后剪枝操作（能看到明显的优化效果，需要完整代码和数据的可以点击这里：点我）。 原理分析 1.简要介绍 当我们判断“一个瓜是好瓜吗？”是，我们可能会想，①它是青绿色的吗？如果是的，②那么它的根蒂是否卷缩
决策树基础教程：C4.5与CHID算法原理
C4.5算法的决策树可以进行剪枝，防止过拟合，此外，C4.5能够生成决策规则，适合处理离散属性，也支持对连续属性的处理。 ##### CHiA算法 CHiA（Chi-Squared Automatic Interaction Detection）算法主要应用于分类...
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