實現id3決策樹學習演算法,實現ID3決策樹學習演算法

時間 2021-12-24 16:47:10

1樓:匿名使用者

這裡有些。

diversity(整體)-diversity(左節點)-diversity(右節點),值越大,分割就越好。

三種diversity的指標:

1. min(p(c1),p(c2))

2. 2p(c1)p(c2)

3. [p(c1)logp(c1)]+[p(c2)logp(c2)]

這幾個引數有相同的性質:當其中的類是均勻分佈的時候,值最大;當有一個類的個數為0的時候,值為0。

選擇分割的時候,對每個欄位都考慮;對每個欄位中的值先排序,然後再一一計算。最後選出最佳的分割。

樹的生成:

錯誤率的衡量:最初生成的樹中也是有錯誤率的!因為有些葉子節點並不是「pure」的。

樹的修剪:是不是當所以的葉子都很純是,這棵樹就能工作的很好呢?

修剪的要點是:應該回溯多少、如何從眾多的子樹總尋找最佳的。

1) 鑑別生成候選子樹 :使用一個調整的錯誤率。ae(t)=e(t)+aleaf_count(t)。一步步的生成一些候選子樹。

2) 對子樹的評估:通過test set找到最佳子樹

3) 對最佳子樹進行評估:使用evaluation set。

4) 考慮代價(cost)的問題

2樓:

id3決策樹

唉!!!

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