机器学习算法决策树(二)

简介: **ID3决策树算法**是1975年由J. Ross Quinlan提出的,它基于信息增益来选择最佳划分特征。信息增益是衡量数据集纯度变化的指标,熵则是评估数据不确定性的度量。算法通过比较每个特征的信息增益来选择分裂属性,目标是构建一个能最大化信息增益的决策树。然而,ID3容易偏向于选择具有更多特征值的属性,C4.5算法为解决这一问题引入了信息增益率,降低了这种偏好。CART决策树则不仅用于分类,也用于回归,并使用基尼指数或信息熵来选择分割点。剪枝是防止过拟合的重要手段,包括预剪枝和后剪枝策略。

机器学习算法决策树(一)+https://developer.aliyun.com/article/1544086?spm=a2c6h.13148508.setting.17.1fa24f0ewU5jCe


ID3 决策树


ID3 树是基于信息增益构建的决策树


  • 熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。


  • 熵越大,数据的不确定性度越高



import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
def entropy(p):
    return -p*np.log(p)-(1-p)*np.log(1-p)
 
x = np.linspace(0.01,0.99,200)
plt.plot(x,entropy(x))
plt.show()



信息增益


信息熵是一种衡量数据混乱程度的指标,信息熵越小,则数据的“纯度”越高


ID3算法步骤


  1. 计算每个特征的信息增益


  1. 使用信息增益最大的特征将数据集 S 拆分为子集


  1. 使用该特征(信息增益最大的特征)作为决策树的一个节点


  1. 使用剩余特征对子集重复上述(1,2,3)过程


C4.5 决策树


信息增益率计算公式




如果某个特征的特征值种类较多,则其内在信息值就越大。特征值种类越多,除以的系数就越大。


如果某个特征的特征值种类较小,则其内在信息值就越小


C4.5算法优缺点


  • 优点:分类规则利于理解,准确率高
  • 缺点


  •           在构造过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,导致算法的低效
  •           C4.5只适合于能够驻留内存的数据集,当数据集非常大时,程序无法运行


  • 无论是ID3还是C4.5最好在小数据集上使用,当特征取值很多时最好使用C4.5算法。



CART 分类决策树


Cart模型是一种决策树模型,它即可以用于分类,也可以用于回归


(1)决策树生成:用训练数据生成决策树,生成树尽可能大


(2)决策树剪枝:基于损失函数最小化的剪枝,用验证数据对生成的数据进行剪枝。


分类和回归树模型采用不同的最优化策略。Cart回归树使用平方误差最小化策略,Cart分类生成树采用的基尼指数最小化策略。


Criterion这个参数正是用来决定模型特征选择的计算方法的。sklearn提供了两种选择:


  • 输入”entropy“,使用信息熵(Entropy)
  • 输入”gini“,使用基尼系数(Gini Impurity)


基尼指数:



  1. 信息增益(ID3)、信息增益率值越大(C4.5),则说明优先选择该特征。


  1. 基尼指数值越小(cart),则说明优先选择该特征。


剪枝


剪枝是决策树学习算法对付过拟合的主要手段。


在决策树学习中,为了尽可能正确分类训练样本,结点划分过程将不断重复,有时会造成决策树分支过多,这时就可能因训练样本学得"太好"了,以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合



决策树的构建过程是一个递归的过层,所以必须确定停止条件,否则过程将不会停止,树会不停生长。


先剪枝和后剪枝


  • 先剪枝就是提前结束决策树的增长。


  • 后剪枝是在决策树生长完成之后再进行剪枝的过程。


  • 预剪枝使决策树的很多分支没有展开,不单降低了过拟合风险,还显著减少了决策树的训练、测试时间开销。


  • 后剪枝比预剪枝保留了更多的分支。一般情况下,后剪枝决策树的欠拟合风险很小,泛化性能往往优于预剪枝。




相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
23 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM(ACM国际多媒体会议)是国际多媒体领域的顶级会议,旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台,以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
56 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
探索机器学习中的决策树算法:从理论到实践
【10月更文挑战第5天】本文旨在通过浅显易懂的语言,带领读者了解并实现一个基础的决策树模型。我们将从决策树的基本概念出发,逐步深入其构建过程,包括特征选择、树的生成与剪枝等关键技术点,并以一个简单的例子演示如何用Python代码实现一个决策树分类器。文章不仅注重理论阐述,更侧重于实际操作,以期帮助初学者快速入门并在真实数据上应用这一算法。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的决策树算法
【10月更文挑战第29天】本文将深入浅出地介绍决策树算法,一种在机器学习中广泛使用的分类和回归方法。我们将从基础概念出发,逐步深入到算法的实际应用,最后通过一个代码示例来直观展示如何利用决策树解决实际问题。无论你是机器学习的初学者还是希望深化理解的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和指导。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)
本文介绍了使用EM算法对人脸数据进行降维的机器学习作业。首先通过加载ORL人脸数据库,然后分别应用SVD_PCA、MLE_PCA及EM_PCA三种方法实现数据降维,并输出降维后的数据形状。此作业展示了不同PCA变种在人脸数据处理中的应用效果。
34 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
103 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法
机器学习入门(三):K近邻算法原理 | KNN算法原理
机器学习入门(三):K近邻算法原理 | KNN算法原理

热门文章

最新文章