【机器学习算法模型】分类决策树——C4.5

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#机器学习 #算法 #决策树 #github

本文介绍C4.5决策树算法模型的基本原理及应用，包括算法背后的数学理论及其实现过程。参考了《统计学习方法》和《机器学习》两部经典著作，适合机器学习初学者和进阶者阅读。

【机器学习算法模型】分类决策树——C4.5

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

我的github地址：Daniel1586的Github

【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
qq_38614074的博客
04-10 3万+
决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。
深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法
TechFlow的博客
05-29 754
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第22篇文章，我们继续决策树的话题。 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下： 如果你还不会决策树，那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树，那么为什么还需要新的算法？显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进，不然新算法显然是没
机器学习模型-决策树(C4.5)
小萌新BLOG
01-05 450
决策树Decision Tree(Based on C4.5) C4.5算法：以信息增益比作为选择特征的准则(适用于连续属性) 代码实现            
C4.5 决策树算法对UCI wine数据集分类的实现(MATLAB)
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林立民爱洗澡
07-11 1万+
 1、功能实现与样本分析在数据挖掘领域，可以利用相应的算法对数据集进行训练，即对样本的特征进行分析，从而归纳出相同类别的样本之间存在的内在特征联系，进一步对未知类别的样本进行预测，判断出该样本所属的类别。本文实现了利用决策树算法对UCI 机器学习库上的经典wine数据集进行分类的目的。为达到相应的分类目的，需要先对数据集样本进行分析。表1 wine数据集样本特征不用化学成分的含量与酒的所属类别息息...
决策树算法——C4.5算法
laosao_66的博客
10-09 3619
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。
决策树算法
lxmzxl的博客
05-11 274
决策树算法   决策树是一种基本的分类与回归方法。本文主要讨论用于分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征空间对实例进行分类，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与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，在预测的时候，将新的数据输入决策树模型中进行分类。 决策树学习三个步骤： 特征选择： 选择使信息增益（ID3算法）最大或者...
机器学习——决策树（DT）原理，ID3算法、C4.5算法python实现案例
weixin_74731967的博客
04-30 2677
决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列简单的问题或条件，逐步将数据集划分到不同的类别或值。每个内部节点表示一个特征/属性，每个分支代表一个可能的特征值，而每个叶节点表示一个类别或值。决策树易于理解和解释，适用于小型到中等规模的数据集，并且能够处理具有非线性关系的数据。常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。1. ID3、C4.5和CART算法均只适合在小规模数据集上使用2. ID3、C4.5和CART算法都是单变量决策树。
【决策树算法】{2} —— C4.5算法
Giyn
07-19 687
C4.5C4.5C4.5 算法是基于 ID3ID3ID3 算法的改良，C4.5C4.5C4.5 算法不直接使用信息增益，而是使用“信息增益率”来选择最优划分属性。 基于 ID3ID3ID3 算法的优化： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 信息增益率 信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，然而这样的决策树显然不具有泛化能力，无法对新样本进
精选资源
机器学习大作业——实现C4.5决策树并可视化.zip
04-16
机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 机器学习的用途 机器学习是一种通用的数据处理技术，其包含了大量...
python实现决策树C4.5算法(在ID3基础上改进)
晨曦的博客
12-24 3115
一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知识点） 三、信息增益率 信息增益率是在求出信息增益值在除以。 例如下面公式为求属性为“outlook”的值： 四、C4.5的完整代码 from n...
python实现C4.5决策树算法
09-20
主要为大家详细介绍了python实现C4.5决策树算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
scikit-learn-C4.5-tree-classifier：基于zhangchiyu10pyC45存储库的C4.5树分类器，重构为与scikit-learn库兼容
02-04
Scikit学习C4.5树分类器 基于存储库的C4.5树分类器，重构为与库兼容。 要使用此分类器，只需将c45目录复制到您的项目中，然后使用from c45 import C45 line from c45 import C45您需要的分类器 用法示例可在main.py文件中找到： >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> from c45 import C45 >>> >>> iris = load_iris() >>> c
c4.5基于信息增益比的多分类决策树python实现
12-08
c4.5基于信息增益比的多分类决策树python实现，包含数据集，运行结果以字典的形式进行存储
决策树ID3及C4.5算法实现源代码
11-06
机器学习，决策树ID3及C4.5算法实现源代码(西瓜数据集2.0测试及结果)
决策树分类模型-ID3 C4.5 CART
JeJe_33的博客
02-13 1287
1.简介 根据损失函数最小化原则建立决策树模型 损失函数一般是正则化的极大似然函数 本质上为从训练数据集中归纳出的一组分类规则 每一个子结点对应一个特征取值，叶节点即一个类 步骤 特征选择、决策树生成、决策树修剪4 2.特征选择 2.1 熵 使用熵度量随机变量不确定性 P(X=xi)=piP(X=x_i) = p_iP(X=xi​)=pi​ 则熵定义为H(X)=H(p)=−sum(pilogpi)H(X)=H(p)=-sum(p_ilogp_i)H(X)=H(p)=−sum(pi​logpi​) 对于条件概
决策树之 C4.5 算法
weixin_30314631的博客
07-06 528
前言 由于 C4.5 算法是建立在 ID3 算法基础之上的，所以在讲解 C4.5 的时候，会有很多与 ID3 重合的内容，这里就不过多冗余地说明了。本文旨在阐明 ID3 存在的问题，以及 C4.5 的改进方案。如果你对于 ID3 中的相关数学公式及概念还有些迷惑，欢迎移步至《决策树之 ID3 算法》。 版权说明 著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非...
matlab决策树c4.5,python决策树之C4.5算法详解
weixin_28727321的博客
03-20 1207
本文为大家分享了决策树之C4.5算法，供大家参考，具体内容如下1. C4.5算法简介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。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进：(1)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；(2)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；(3)构造...
【转】决策树C4.5算法
Fighting with Winston Shao
10-06 998
Java代码 数据挖掘中决策树C4.5预测算法实现(半成品，还要写规则后煎支及对非离散数据信息增益计算)，下一篇博客讲原理   数据挖掘中决策树C4.5预测算法实现(半成品，还要写规则后煎支及对非离散数据信息增益计算)，下一篇博客讲原理 Java代
机器学习分类模型：决策树模型( C4.5算法、CART算法 )
最新发布
天涯雨的博客
06-24 923
机器学习分类模型：决策树模型( C4.5算法 )；CART算法；基尼指数Gini；基尼指数的计算
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