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2024-11-26 11:43:18 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.决策树信息熵系列之ID3&C4.5算法原理
2.决策树数学原理(ID3,决策决策c4.5,cart算法)
3.决策树(Decision Tree)简介
4.求决策树源代码。最好使用matlab实现。树c树
5.Python代码:递归实现C4.5决策树生成、源码剪枝、代码分类
6.算法篇(04) 决策树(ID3、决策决策C4.5 和 CART 算法)

决策树c 源码_决策树c代码

决策树信息熵系列之ID3&C4.5算法原理

       决策树是树c树过滤震荡 源码一种用于分类与回归分析的机器学习模型,广泛应用于集成学习技术如随机森林。源码决策树模型以结点和有向边构成,代码包括内部节点和叶节点。决策决策内部节点表示特征或属性,树c树叶节点表示分类结果。源码

       决策树学习过程分为特征选择、代码决策树生成与剪枝三个阶段。决策决策特征选择通常采用信息增益、树c树信息增益比和基尼系数作为准则。源码信息增益基于熵的概念来评估特征对于减少不确定性的作用。熵度量随机变量的不确定性,熵越大,不确定性越强。信息增益计算由熵和条件熵组成,用于评估特征对数据集的分类能力。

       信息增益公式定义如下:

       \[ H(X) = -\sum_{ i=1}^{ 2} p_i \log p_i \]

       当随机变量 X 有两个取值时,其熵为:

       \[ H(X) = - (p_1 \log p_1 + p_2 \log p_2) \]

       信息增益为:

       \[ IG(A) = H(D) - H(D|A) \]

       其中,\( H(D) \) 是数据集 D 的熵,\( H(D|A) \) 是特征 A 的条件熵。

       信息增益比则用于纠正信息增益偏向选择取值较多特征的huffman源码问题,它通过信息增益与特征值的熵比值来评估特征的重要程度。

       ID3 算法是决策树学习的经典方法,核心是使用信息增益最大的特征作为结点,递归地构建决策树。C4.5 算法是对 ID3 的改进,使用信息增益比作为特征选择准则,并对连续值和缺失值进行处理。

       ID3 算法存在几个不足:不能处理连续值,偏向于选择取值较多的特征,不处理缺失值,且没有考虑过拟合问题。C4.5 算法改进了这些缺点,通过信息增益比来选择特征,并对连续值离散化以进行特征划分,同时提供了一种处理缺失值的方法。C4.5 生成的决策树为多叉树,而 CART 决策树采用二叉结构,提高了计算效率。

       综上,决策树算法通过特征选择、决策树生成与剪枝过程,实现了对数据集的有效分类与预测。ID3、C4.5 和 CART 算法各有特点,C4.5 和 CART 在处理连续值、TradeStation源码缺失值与生成二叉树结构方面进行了改进,提高了模型的泛化能力和计算效率。

决策树数学原理(ID3,c4.5,cart算法)

       决策树的构造与剪枝是关键步骤,我们通过纯度和信息熵来指导选择节点。首先,构造阶段的节点有三种:根节点(如“天气”)、内部节点(如“温度”)和叶节点(决策结果)。选择属性时,ID3算法依赖信息增益,C4.5算法则引入信息增益率,以平衡取值多的属性影响,而Cart算法则基于基尼系数,追求样本之间的差异性最小化。

       剪枝是避免过拟合,分为预剪枝和后剪枝。预剪枝在构造时评估节点,如对准确性提升不明显则不划分;后剪枝则在树生成后逐层评估,去掉对准确性无益的子树。通过比较,如温度带来的信息增益最大,ID3选择它作为根节点。

       C4.5算法改进了信息增益,引入信息增益率,并在构造后采用悲观剪枝。Cart算法则支持二叉树,sysvinit源码既能做分类又能做回归,且以基尼系数为依据选择最优属性。

       理解决策树的数学原理,如纯度、信息熵和基尼系数,可以帮助我们构建出既能准确分类又能有效防止过拟合的模型。例如,选择天气作为根节点,通过计算信息增益和基尼系数,我们可以优化节点划分,形成一棵更优化的决策树。

决策树(Decision Tree)简介

       决策树(DecisionTree)是一种特殊的根树,它最初是运筹学中的常用工具之一,现已广泛应用于人工智能领域。

       决策树从根开始,每个分枝点代表一次决策,不同的孩子顶点代表不同的决策结果,叶子顶点表示最终决策的结果。

       例如,决策树可以用于计算各种方案在各种结果条件下的损益值,为决策者提供决策依据。以某公司考虑研发3种产品A、B、C为例,通过概率计算期望值后,fdm源码决策树可以显示研发产品C是最优选择。

       决策树还可以解决“称币问题”等复杂问题。例如,有9个外观一致的“金币”,其中一个是铜质的假币,重量比其他金币轻。通过决策树模型,可以最少称量次数确定哪一枚是假币。

       在人工智能中,决策树常用于解决分类问题。根节点包含样本的全集,每个分枝点代表对某一特征属性的一次测试,叶子顶点代表某个类或类的分布。决策树可以被视为一个if-then规则的集合。

       例如,通过决策树学习算法,可以根据天气、温度、湿度和风力等属性,预测雯雯的活动选择。如果数据缺失,决策树还可以预测雯雯可能的行为。

       常见的决策树算法有ID3、C4.5、C5.0、CART等。有兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。

求决策树源代码。最好使用matlab实现。

       function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)

       %输入为训练集,为离散后的数字,如记录1:1 1 3 2 1;

       %前面为属性列,最后一列为类标

       if nargin<1

        error('请输入数据集');

       else

        if isstr(DataSet)

        [DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);

        else

        AttributValue=[];

        end

       end

       if nargin<2

        AttributName=[];

       end

        Attributs=[1:size(DataSet,2)-1];

        Tree=CreatTree(DataSet,Attributs);

        disp([char() 'The Decision Tree:']);

        showTree(Tree,0,0,1,AttributValue,AttributName);

        Rules=getRule(Tree);

        RulesMatrix=zeros(size(Rules,1),size(DataSet,2));

        for i=1:size(Rules,1)

        rule=cell2struct(Rules(i,1),{ 'str'});

        rule=str2num([rule.str([1:(find(rule.str=='C')-1)]) rule.str((find(rule.str=='C')+1):length(rule.str))]);

        for j=1:(length(rule)-1)/2

        RulesMatrix(i,rule((j-1)*2+1))=rule(j*2);

        end

        RulesMatrix(i,size(DataSet,2))=rule(length(rule));

        end

       end

       function Tree=CreatTree(DataSet,Attributs) %决策树程序 输入为:数据集,属性名列表

        %disp(Attributs);

        [S ValRecords]=ComputEntropy(DataSet,0);

        if(S==0) %当样例全为一类时退出,返回叶子节点类标

        for i=1:length(ValRecords)

        if(length(ValRecords(i).matrix)==size(DataSet,1))

        break;

        end

        end

        Tree.Attribut=i;

        Tree.Child=[];

        return;

        end

        if(length(Attributs)==0) %当条件属性个数为0时返回占多数的类标

        mostlabelnum=0;

        mostlabel=0;

        for i=1:length(ValRecords)

        if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)

        mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);

        mostlabel=i;

        end

        end

        Tree.Attribut=mostlabel;

        Tree.Child=[];

        return;

        end

        for i=1:length(Attributs)

        [Sa(i) ValRecord]=ComputEntropy(DataSet,i);

        Gains(i)=S-Sa(i);

        AtrributMatric(i).val=ValRecord;

        end

        [maxval maxindex]=max(Gains);

        Tree.Attribut=Attributs(maxindex);

        Attributs2=[Attributs(1:maxindex-1) Attributs(maxindex+1:length(Attributs))];

        for j=1:length(AtrributMatric(maxindex).val)

        DataSet2=[DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',1:maxindex-1) DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',maxindex+1:size(DataSet,2))];

        if(size(DataSet2,1)==0)

        mostlabelnum=0;

        mostlabel=0;

        for i=1:length(ValRecords)

        if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)

        mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);

        mostlabel=i;

        end

        end

        Tree.Child(j).root.Attribut=mostlabel;

        Tree.Child(j).root.Child=[];

        else

        Tree.Child(j).root=CreatTree(DataSet2,Attributs2);

        end

        end

       end

       function [Entropy RecordVal]=ComputEntropy(DataSet,attribut) %计算信息熵

        if(attribut==0)

        clnum=0;

        for i=1:size(DataSet,1)

        if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum) %防止下标越界

        classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;

        clnum=DataSet(i,size(DataSet,2));

        RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[];

        end

        classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;

        RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix i];

        end

        Entropy=0;

        for j=1:length(classnum)

        P=classnum(j)/size(DataSet,1);

        if(P~=0)

        Entropy=Entropy+(-P)*log2(P);

        end

        end

        else

        valnum=0;

        for i=1:size(DataSet,1)

        if(DataSet(i,attribut)>valnum) %防止参数下标越界

        clnum(DataSet(i,attribut))=0;

        valnum=DataSet(i,attribut);

        Valueexamnum(DataSet(i,attribut))=0;

        RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[]; %将编号保留下来,以方便后面按值分割数据集

        end

        if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum(DataSet(i,attribut))) %防止下标越界

        Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;

        clnum(DataSet(i,attribut))=DataSet(i,size(DataSet,2));

        end

        Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))= Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;

        Valueexamnum(DataSet(i,attribut))= Valueexamnum(DataSet(i,attribut))+1;

        RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix i];

        end

        Entropy=0;

        for j=1:valnum

        Entropys=0;

        for k=1:length(Value(j).classnum)

        P=Value(j).classnum(k)/Valueexamnum(j);

        if(P~=0)

        Entropys=Entropys+(-P)*log2(P);

        end

        end

        Entropy=Entropy+(Valueexamnum(j)/size(DataSet,1))*Entropys;

        end

        end

       end

       function showTree(Tree,level,value,branch,AttributValue,AttributName)

        blank=[];

        for i=1:level-1

        if(branch(i)==1)

        blank=[blank ' |'];

        else

        blank=[blank ' '];

        end

        end

        blank=[blank ' '];

        if(level==0)

        blank=[' (The Root):'];

        else

        if isempty(AttributValue)

        blank=[blank '|_____' int2str(value) '______'];

        else

        blank=[blank '|_____' value '______'];

        end

        end

        if(length(Tree.Child)~=0) %非叶子节点

        if isempty(AttributName)

        disp([blank 'Attribut ' int2str(Tree.Attribut)]);

        else

        disp([blank 'Attribut ' AttributName{ Tree.Attribut}]);

        end

        if isempty(AttributValue)

        for j=1:length(Tree.Child)-1

        showTree(Tree.Child(j).root,level+1,j,[branch 1],AttributValue,AttributName);

        end

        showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,length(Tree.Child),[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);

        else

        for j=1:length(Tree.Child)-1

        showTree(Tree.Child(j).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ j},[branch 1],AttributValue,AttributName);

        end

        showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ length(Tree.Child)},[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);

        end

        else

        if isempty(AttributValue)

        disp([blank 'leaf ' int2str(Tree.Attribut)]);

        else

        disp([blank 'leaf ' AttributValue{ length(AttributValue)}{ Tree.Attribut}]);

        end

        end

       end

       function Rules=getRule(Tree)

        if(length(Tree.Child)~=0)

        Rules={ };

        for i=1:length(Tree.Child)

        content=getRule(Tree.Child(i).root);

        %disp(content);

        %disp([num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',']);

        for j=1:size(content,1)

        rule=cell2struct(content(j,1),{ 'str'});

        content(j,1)={ [num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',' rule.str]};

        end

        Rules=[Rules;content];

        end

        else

        Rules={ ['C' num2str(Tree.Attribut)]};

        end

       end

Python代码:递归实现C4.5决策树生成、剪枝、分类

       本文将详细介绍如何使用Python编程实现C4.5决策树分类算法。首先,我们将通过Numpy进行矩阵运算实现这一过程,并提供完整的代码供读者参考和学习。在深入理解算法原理之后,我们将通过一个简单的数据集展示如何生成C4.5决策树,并解释如何利用它对新样本进行分类。

       ### 算法原理

       C4.5决策树是对ID3决策树的改进,它采用“信息增益率”而非简单的“信息增益”来选择划分特征,以减少对可取值数目较多的离散特征的偏好。具体选择规则如下:

从候选划分特征中找出信息增益高于平均水平的特征。 在上述特征中,选择信息增益率最高者作为最优划分特征。

       生成决策树的过程包括自顶向下的递归过程,从根节点开始,根据最优划分特征将数据集分为多个子集,直至满足叶节点条件(如纯度达到某个阈值)。

       ### 预测新样本的类别

       假设我们有一个新样本,例如,特征为 [东, 潮湿, 弱, ](风向为“东”,湿度为“潮湿”,紫外线指数为“弱”,温度为℃)。通过C4.5决策树,我们可以自上而下地判断其类别。具体步骤如下:

从根节点出发,判断温度是否小于.5℃。 如果温度小于.5℃,进入根节点的右子节点;否则,进入左子节点。 重复以上步骤,直到到达叶节点,该叶节点的类别即为新样本的预测类别。

       例如,对于上述新样本,如果决策树结构正确,最终可能将其分类为“阴天”。

       ### 如何生成C4.5决策树

       生成C4.5决策树的过程涉及遍历数据集的所有候选特征,计算每个特征的信息增益率,选择最佳特征进行数据集划分。具体步骤包括:

计算信息熵,评估数据集纯度。 对于离散特征,计算信息增益率;对于连续特征,使用二分法确定最佳划分点。 选择信息增益率最高的特征作为当前节点的划分依据。 递归地对子数据集重复上述步骤,直至满足叶节点条件。

       ### 剪枝

       为了避免过拟合,C4.5决策树在生成完成后会进行剪枝。剪枝分为“前剪枝”和“后剪枝”,其中“后剪枝”是最常用的方法。通过计算剪枝前后的损失函数,如果剪枝后损失函数降低,则执行剪枝操作,将某些叶节点合并至其父节点。

       ### 程序代码

       完整的Python代码分为两个部分:C决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类;决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。

       ### 运行示例

       使用提供的数据集,通过运行C决策树分类.py文件,可以生成决策树,剪枝决策树,并对新样本进行分类。具体的输出结果将展示决策树结构以及对新样本的预测类别。

       ### 结语

       通过本文的介绍,我们不仅理解了C4.5决策树分类算法的原理和实现,还学会了如何使用Python代码实现这一过程。希望本文能够帮助读者掌握C4.5决策树的构建和应用,为实际数据分类任务提供有效的解决方案。

算法篇() 决策树(ID3、C4.5 和 CART 算法)

       决策树是一种在生活中广泛应用的分类和决策工具,它通过模拟我们做决定的过程,构建一个树状结构来预测结果。决策树的构建包括构造和剪枝两个阶段,构造阶段是选择特征并形成节点,剪枝则用于优化树的复杂度,防止过拟合。

       决策树的构造过程关键在于确定节点的划分,包括选择根节点、子节点和何时停止。信息熵和纯度是评估节点划分的重要指标,ID3、C4.5和CART算法各有其特点。ID3基于信息增益,C4.5则改进了信息增益,引入信息增益率并采用悲观剪枝,同时处理连续属性和缺失值。CART算法使用基尼系数作为划分依据,可以作分类和回归树。

       CART分类树和回归树的主要区别在于处理的输出类型:分类树用于离散分类,回归树用于数值预测。CART算法有多种剪枝方法,如CCP,通过计算误差率增益值来决定是否剪枝。

       在Python的sklearn库中,我们可以通过DecisionTreeClassifier创建决策树,通过调整criterion参数来选择不同的算法。尽管ID3和CART是库中内置的,但CART的灵活性使其在实际应用中更为常见。

       总的来说,决策树算法具有直观性,但不同的算法针对噪声敏感、效率和复杂度有所取舍,选择哪种算法取决于具体问题和数据特性。