内容简介:分类问题之决策树
分类问题之决策树
优点
- 复杂度较低
- 效率高
- 非常适用于简单数据集的分类
- 抗噪,对噪声鲁棒
- 选取最优决策树是NP完全问题
划分选择
- 使结点纯度越来越高
-
信息熵
Ent(D) = -Σ (Pk)·log(Pk)
-
信息增益, Gain
Gain(D, a) = Ent(D) - Σ (Di/D)·Ent(Di)
Ent(Di) = -Σ (Pk)·log(Pk)
ID3 算法使用 Gain 进行划分, 选择信息增益最大的作为划分特征
缺点:倾向于选择取值更多的特征
例题
-
信息增益率, GainRatio
GainRatio(D, a) = Gain(D, a) / IV(a),
IV(a) = -Σ (Di/D)log(Di/D), 属性的熵, 属性的固有值, 如果某一特征取值过多,那么它的 IV 就会很大,会被惩罚
C4.5 算法使用 GainRatio 进行划分, 在信息增益 Gain 高于 Avg 的属性中,选择 GainRatio 最大的属性作为划分属性
例题(对应上一小节的数据集)
IV(编号) = -Σ (1/17)·log(1/17) = -log(1/17) = 4.088 IV(触感) = - [ (5/17)log(5/17) + (12/17)log(12/17) ] = 0.874
-
基尼指数, Gini
Gini(D) = 1 - Σp^2
二路划分时(二叉树), Gini(D) = 2p(1 - p)
多路划分时, Gini(D) = Σ (Di/D)·Gini(Di)
CART 算法使用 Gini 指数进行划分, 选择 Gini 指数最小的属性作为划分属性
注: 多路划分肯定比二路划分更纯,Gini也更小
例题
0.393 = (5/10)·(2·0.2·0.8) + (3/10)·(2·0.67·0.33) + (2/10)·(2·0.5·0.5)
-
分类误差率
Error(t) = 1 - max P(i|t)
何时停止
- 同一结点中所有的记录都属于同一类
- 同一结点所有属性值相近
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 数据挖掘竞赛指南:曾经的数据挖掘少年,如今的阿里算法大佬
- 数据挖掘实操:用文本挖掘剖析近 5 万首《全唐诗》
- 数据挖掘复习笔记---02.数据
- Python之数据挖掘
- 趋势分析之数据挖掘
- python 数据挖掘算法简要
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Java Message Service API Tutorial and Reference
Hapner, Mark; Burridge, Rich; Sharma, Rahul / 2002-2 / $ 56.49
Java Message Service (JMS) represents a powerful solution for communicating between Java enterprise applications, software components, and legacy systems. In this authoritative tutorial and comprehens......一起来看看 《Java Message Service API Tutorial and Reference》 这本书的介绍吧!