CART和C4.5决策树有什么区别？1.C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属...
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2015-06-28 11:13:15
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人工智能课的实验。数据结构：多叉树这个实验我写了好久，开始的时候从数据的读入和表示入手，写到递归建树的部分时遇到了瓶颈，更新样例集和属性集的办法过于繁琐；于是参考网上的代码后重新写，建立决策树类，把属性集、样例集作为数据成员加入类中，并设立访问数组，这样每次更新属性集、样例集时只是标记访问数组的对应...
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2015-06-17 00:34:02
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡...
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2015-06-09 09:46:17
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1）决策树之ID3决策树算法是分类算法的一种，基础是ID3算法，C4.5、C5.0都是对ID3的改进。ID3算法的基本思想是，选择信息增益最大的属性作为当前的分类属性。看Tom M. Mitchell老师的《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，...
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2015-05-14 16:01:34
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1. C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：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...
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2015-04-23 12:30:07
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数据存储文件：buycomputer.properties#数据个数datanum=14#属性及属性值nodeAndAttribute=年龄:青/中/老,收入:高/中/低,学生:是/否,信誉:良/优,归类:买/不买#数据D1=青,高,否,良,不买D2=青,高,否,优,不买D3=中,高,否,良,买D4...
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2015-04-14 22:58:56
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点：用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，...
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2015-02-06 14:52:18
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'''
Created on Jan 30, 2015
@author: 史帅
'''
from math import log
import operator
import re
def fileToDataSet(fileName):
'''
此方法功能是:从文件中读取样本集数据,样本数据的格式为:数据以空白字符分割,最后一列为类标签
参...
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2015-02-02 18:11:00
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一、ID3算法简单介绍最早起源于《罗斯昆ID3在悉尼大学。他第一次提出的ID3 1975年在一本书、机器学习、研究所硕士论文。ID3是建立了概念学习系统(CLS)算法。ID3算法是一种基于决策树的算法。决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根节点，每个分支是一个新的决策结点，或者是...
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2015-01-28 19:22:49
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