cart决策树实例分析,用cart算法画决策树例题

决策树和随机森林决策决策树是一种基本的分类和回归方法 。本文主要讨论决策 Tree用于分类,sklearnAPI的参数分析——CART5.10 决策 Tree和ID3算法决策决策树是一种树形结构(可以是二叉树 , 也可以是非二叉树),决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝 。

1、 决策树ID3,C4.5,CART算法中某一属性分类后,是否能运用该属性继续分类... cart Tree无论是分类树还是回归树都是二叉树 。无论是离散属性还是连续属性 。只要损失(回归树的损失是平方损失 , 分类树的损失是熵)能继续减少,即使是使用过的属性也能从根节点继续使用到当前节点 。只是拆分点不一样 。已使用的分类属性不能用于分类 。假设:如果再次用于分类,在数据足够的情况下,相当于把整个数据集中的每一条信息都用树形结构表示出来 。

ID3选择信息增益的属性进行递归分类,C4.5改进为使用信息增益率选择分类属性 。CART是classificationandregregationtree的缩写 。说明CART不仅可以分类,还可以回归 。其中 , 基尼系数用于选择分类属性 。下面主要介绍ID3和CART算法 。

2、sklearnAPI参数解析——CART3、5.10 决策树与ID3算法决策决策树是一种树形结构(可以是二叉树,也可以是非二叉树) 。决策流程是从根节点开始,测试待分类项中对应的特征属性 , 根据其值选择输出分支 , 直到到达叶节点 , 将叶节点中存储的类别作为决策 result 。决策 tree的关键步骤是拆分属性 。它是根据某个特征属性的不同划分,在一个节点上构造不同的分支,目标是使每个分裂的子集尽可能“纯粹” 。

简而言之,划分决策树的原理是将无序数据分为三种不同情况:构造决策树的关键内容是度量属性选择,属性选择度量(找到一种计算方法来度量如何更划算地划分)是一种选择和分裂准则,它决定了拓扑结构和split_point _ 。属性选择度量算法有很多,一般采用自顶向下的递归分治法,采用无回溯的贪婪策略 。

4、白话梳理树模型——从 决策树到lightGBM本文只是简单梳理一下树模型升级的过程,尽量少涉及数学公式 , 通俗易懂 。熵和熵用来描述事件的不确定性 , 越随机 , 熵值越大 。如何理解不确定性?假设有一个伯努利分布,p(0)p(1)1/2,那么这个分布的不确定性是最大的,因为我们在采样的时候根本无法确定采样值的概率,两者都是1/2,所以不确定性可以理解为一个事件在这里发生的概率 。

当p等于4/5时 , 我们有很大概率(80%)事件会发生,而当p1/2时,则完全无法确定事件会不会发生,因为会不会发生的概率是相等的,这就是事件的不确定性 。也就是说,当熵值H(p1/2)>H(p4/5)可以得到p4/5时,不确定性更小,更方便猜测事件是否会发生 。

5、 决策树与随机森林 决策 tree是一种基本的分类回归方法 。本文主要讨论决策 tree用于分类 。决策 tree模型具有树形结构,在分类问题中,它表示基于特征对实例进行分类的过程 。它可以看作是定义在特征空间和类空间中的一组规则或一个条件概率分布 。其主要优点是可读性强 , 分类速度快 。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝 。

本文将首先计算决策 tree特征选择的算法ID3,C4.5和CART , 然后介绍决策 tree的剪枝策略,最后介绍随机森林 。在信息论中,条件熵描述的是在第二个随机变量X已知的情况下,随机变量Y剩余多少信息熵 。Y基于X条件的信息熵用H(Y|X)表示 。如果H(Y|Xx)是在变量X取特定值X的条件下,变量Y的熵,那么H(Y|X)就是所有可能的X取平均值的结果 。
【cart决策树实例分析,用cart算法画决策树例题】
6、 决策树算法 决策树算法的算法理论和应用场景算法理论:我了解决策树算法,主要有三种,最早的ID3,然后是后来的C4.5和CART 。这三种算法的大致框架 。决策树的学习过程1 。特征选择从训练数据的多个X中选择一个特征作为当前节点分裂的标准 。对于如何选择特征 , 有很多不同的量化评价标准,导致了不同的决策 tree算法 。2.决策树生成根据所选择的特征评价标准,从上到下递归生成子节点,直到数据集不可分或最小节点满足阈值,此时决策树停止生长 。
修剪技术包括预修剪和后修剪 。有些算法用剪枝过程,有些不用,比如ID3,预剪枝:在划分之前估计每个节点 。如果当前节点划分不能提高决策 tree的泛化性能,则停止划分并标记为叶节点,后剪枝:从训练集生成一棵完整的决策树,然后自底向上考察非叶节点 。如果对应子树的叶节点能够提高决策 tree的泛化性能,则用叶节点替换子树 。

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