id3決策樹
下圖是判斷是否外出打高爾夫球的決策樹：
演算法流程：
從集合d中選擇最優切分屬性a，衡量是否為最優的切分屬性，id3採用的是資訊增益準則。
按照屬性a將集合切分，判斷切分後的集合：如果當前節點包含的樣本屬於同一類別，則無需劃分，並將此葉子節點的類別定為此類；當前屬性為空，或者所有樣本屬性集上取值相同，此葉子節點類別為大多數樣本類別；當前集合為包含樣本為空則直接返回。
若2)中的返回條件都不滿足，則遞迴的繼續切分集合，直到滿足相應的閾值，遞迴結束。
從上述流程上看，決策樹在建立過程中，樹的深度不斷增加，比較容易過擬合，所以要採用剪枝操作，避免形成過於複雜的決策樹。
剪枝操作：
分為兩種：預剪枝、後剪枝
預剪枝是指在決策樹的生成過程中，對每個節點在劃分前先進行評估，若當前的劃分不能帶來泛化效能的提公升，則停止劃分，並將當前節點標記為葉節點。
後剪枝是指先從訓練集生成一顆完整的決策樹，然後自底向上對非葉節點進行考察，若將該節點對應的子樹替換為葉節點，能帶來泛化效能的提公升，則將該子樹替換為葉節點。
決策樹的後剪枝，一般來講可以採用通過極小化決策樹整體的損失函式(loss funtion)或代價函式(cost funtion)來實現。
我們將決策樹學習的損失函式可以定義為：後剪枝演算法：公式第一項，衡量的是決策樹對樣本的擬合程度，擬合程度越好，其數值越小。公式第二項，衡量的是決策樹的結構複雜程度，其結構越簡單，第二項數值越小，也即是說：損失函式旨在找尋在結構不太複雜而準確率還較高的一棵決策樹（奧卡姆剃刀原理）
計算每個節點的經驗熵
遞迴的從每個葉節點向上會縮。若會縮到父節點之後整體決策樹的c(t)變小，則將其父節點變為新的葉子結點，否則不進行回縮。
重複步驟2)直到找到損失函式最下的t。
決策樹 ID3演算法
id3演算法通過計算每個屬性的資訊增益，認為資訊增益越大屬性越優，每次劃分選取資訊增益最大的屬性為劃分標準，重複這個過程，直到構成一棵決策樹。資訊熵是描述事件給我們的驚訝程度，如果所有事件的概率均等，那熵值大，驚訝程度低。如果有一事件的概率極高而其他極低，熵值便低，驚訝程度大。其計算公式如下 資訊增...
決策樹 ID3演算法
一 決策樹基本概念 在機器學習中，決策樹是乙個 模型，它代表的是物件屬性與物件值之間的一種對映關係。本質上決策樹是通 過一系列規則對資料進行分類的過程。下圖為經典決策樹例項。如圖所示，例項是由 屬性 值 對表示的 例項是用一系列固定的屬性和他們的值構成。目標函式具有離散的輸出值 上圖給每個例項賦予乙...
決策樹ID3演算法
typeerror dict keys object does not support indexing 9.typeerror dict keys object does not support indexing 這個問題是python版本的問題 如果使用的是python2 firststr my...