CART分类回归树算法
与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的，最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的，与ID3，C4.5算法不同的是，他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处：
1、CART最后形成的树是一个二叉树，每个节点会分成2个节点，左孩子节点和右孩子节点，而在ID3和C...
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2015-01-09 21:03:52
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一、引言
在最开始的时候，我本来准备学习的是C4.5算法，后来发现C4.5算法的核心还是ID3算法，所以又辗转回到学习ID3算法了，因为C4.5是他的一个改进。至于是什么改进，在后面的描述中我会提到。
二、ID3算法
ID3算法是一种分类决策树算法。他通过一系列的规则，将数据最后分类成决策树的形式。分类的根据是用到了熵这个概念。熵在物理这门学科中就已经出现过，表示是一个物质的稳定度，在这里就...
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2015-01-04 21:31:19
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数据分析算法决策树决策树用于对数据集中的记录进行分类。假设每条记录都含有若干条属性，决策树根据属性进行分类。ID3算法如何决定选取哪条属性来进行划分？ 判断条件是根据该属性划分后数据集的信息熵最小（信息熵越小表明数据越整齐）,也就是熵差值最大。假设A属性共有n个取值，按照A划分后将获得n个分支，每个...
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2014-12-08 17:10:12
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例子：分类：play or not ？（是/否） 目的：根据训练样本集S构建出一个决策树，然后未知分类样本通过决策树就得出分类。问题：怎么构建决策树，从哪个节点开始（选择划分属性的问题）方法：ID3(信息增益)，C4.5(信息增益率)，它们都是用来衡量给定属性区分训练样例的能力。1. 为了理解信息....
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2014-10-11 16:33:06
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分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。目前应用在临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。算法的输入是带类标的数据，输出是树形的决策规则。...
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2014-09-24 13:42:06
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ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已，数学才是基础，如：朴素贝叶斯分类，小波聚类，尤其是我正在搞的支持向量...
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2014-08-31 11:46:11
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决策树的优势就在于数据形式非常容易理解，而kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义。
1：简单概念描述
决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对ID3算法。下面我们介绍信息熵的定义。
事件ai发生的概率用p(ai...
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2014-07-21 22:21:08
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