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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)/優(yōu)缺點(diǎn)/生成

決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)/優(yōu)缺點(diǎn)/生成

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最近打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)下機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法,避免眼高手低,決定把常用的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法都實(shí)現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇,關(guān)于決策樹(shù)(Decision Tree)的算法實(shí)現(xiàn),文中我將對(duì)決策樹(shù)
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今天,我們介紹機(jī)器學(xué)習(xí)里比較常用的一種分類算法,決策樹(shù)。決策樹(shù)是對(duì)人類認(rèn)知識(shí)別的一種模擬,給你一堆看似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù),如何用盡可能少的特征,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類。 決策樹(shù)借助了一種層級(jí)分類的概念
2017-11-16 01:50:011429

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針對(duì)經(jīng)典C4.5決策樹(shù)算法存在過(guò)度擬合和伸縮性差的問(wèn)題,提出了一種基于Bagging的決策樹(shù)改進(jìn)算法,并基于MapReduce模型對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行了并行化。首先,基于Bagging技術(shù)對(duì)C4.5算法
2017-11-21 11:57:081

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2017-11-30 10:05:190

基于貪心算法的非一致決策表的決策樹(shù)分析方法

決策樹(shù)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域中被廣泛采用。采用決策樹(shù)從一致決策表f即條件屬性值相同的樣本其決策值相同)中挖掘有價(jià)值信息的相關(guān)研究較為成熟,而對(duì)于非一致決策表(即條件屬性值相同的樣本其決策
2017-12-05 14:30:450

使決策樹(shù)規(guī)模最小化算法

決策樹(shù)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域應(yīng)用極其廣泛,可以從普通決策表(每行記錄包含一個(gè)決策值)中挖掘有價(jià)值的信息,但是要從多值決策表(每行記錄包含多個(gè)決策值)中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄
2017-12-05 15:47:260

MATLAB編譯生成AUTOLISP代碼實(shí)現(xiàn)可變ID3基因分型決策樹(shù)分類圖的繪制

決策樹(shù)分類器,是一種基于實(shí)例的分類算法,廣泛被應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。ID3算法是最為經(jīng)典的決策樹(shù)建樹(shù)算法,它通過(guò)遞歸和逐次挑選信息量最多的屬性來(lái)構(gòu)造決策樹(shù)。決策樹(shù)結(jié)構(gòu)有時(shí)非常龐大和復(fù)雜,而決策樹(shù)分類
2017-12-07 11:23:031

機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)生成詳解

根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)就是機(jī)器學(xué)習(xí)的課程,創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)可能會(huì)花費(fèi)較多的時(shí)間,但是使用一個(gè)決策樹(shù)卻非???。創(chuàng)建決策樹(shù)時(shí)最關(guān)鍵的問(wèn)題就是選取哪一個(gè)特征作為分類特征,好的分類特征能夠最大化
2021-08-27 14:38:5418636

決策樹(shù)C4.5算法屬性取值優(yōu)化研究

決策樹(shù)算法是一種最簡(jiǎn)單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹(shù)算法是ID3算法,于1986年由Quinlan提出,該算法是一種基于信息熵的決策樹(shù)分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)
2017-12-12 11:20:550

不一致數(shù)據(jù)上精確決策樹(shù)生成算法

提前修復(fù)不一致數(shù)據(jù)。直接在不一致數(shù)據(jù)上進(jìn)行分類。是該文的核心研究?jī)?nèi)容,對(duì)決策樹(shù)生成算法的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。使其能夠直接對(duì)不一致數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,并得到較好的分類結(jié)果.對(duì)約束條件中的特征對(duì)分類結(jié)果的影響進(jìn)行了多
2017-12-26 16:13:020

基于粗決策樹(shù)的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法

針對(duì)靜態(tài)算法對(duì)大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問(wèn)題,構(gòu)造了基于粗決策樹(shù)的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法,并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中。將粗集與決策樹(shù)結(jié)合,用增量方式實(shí)現(xiàn)樣本抽?。唤?jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)、決策樹(shù)構(gòu)造、規(guī)則提取
2017-12-29 14:24:050

基于決策樹(shù)的在軌衛(wèi)星故障診斷知識(shí)挖掘

知識(shí)挖掘方法。,該方法選擇信息增益率最大的屬性作為分割屬性,通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)獲取各屬性的最優(yōu)分割點(diǎn)建立門(mén)限,利用剪枝策略防止決策樹(shù)過(guò)擬合或深度過(guò)大,最后梳理決策樹(shù)生成故障診斷知識(shí)。通過(guò)對(duì)算例和對(duì)實(shí)際在軌數(shù)據(jù)進(jìn)
2018-02-23 10:50:300

總線型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)是什么

本文開(kāi)始介紹了拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的概念和拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的分類,其次介紹了總線型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn),最后介紹了總線型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)適用場(chǎng)景。
2018-04-24 17:26:5724151

帶你了解一下人工智能中的決策樹(shù)(DT)

決策樹(shù)(DT)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫(huà)成圖形很像一棵樹(shù)的枝干,故稱決策樹(shù)。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)叫做決策樹(shù)學(xué)習(xí)。
2018-05-29 07:12:001801

大神教你怎么用Python抓取婚戀網(wǎng)用戶數(shù)據(jù),用決策樹(shù)生成自己擇偶觀

機(jī)器學(xué)習(xí)中,決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型,它代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象,而每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)可能的屬性值,而每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)從根節(jié)點(diǎn)到該葉節(jié)點(diǎn)所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913

數(shù)據(jù)挖掘算法:決策樹(shù)算法如何學(xué)習(xí)及分裂剪枝

決策樹(shù)(decision tree)算法基于特征屬性進(jìn)行分類,其主要的優(yōu)點(diǎn):模型具有可讀性,計(jì)算量小,分類速度快。決策樹(shù)算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,對(duì)分裂屬性的目標(biāo)函數(shù)做出了改進(jìn)。
2018-07-21 10:13:295369

決策樹(shù)的原理和決策樹(shù)構(gòu)建的準(zhǔn)備工作,機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)的原理

希望通過(guò)所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個(gè)貸款申請(qǐng)的決策樹(shù),用于對(duì)未來(lái)的貸款申請(qǐng)進(jìn)行分類,即當(dāng)新的客戶提出貸款申請(qǐng)時(shí),根據(jù)申請(qǐng)人的特征利用決策樹(shù)決定是否批準(zhǔn)貸款申請(qǐng)。
2018-10-08 14:26:095616

觸摸屏優(yōu)缺點(diǎn)

觸摸屏作為一種最新的電腦輸入設(shè)備,它是目前最簡(jiǎn)單、方便、自然的一種人機(jī)交互方式。本視頻首先介紹了觸摸屏優(yōu)缺點(diǎn),其次介紹了紅外觸摸屏的優(yōu)缺點(diǎn),最后介紹了電容式觸摸屏優(yōu)缺點(diǎn)
2018-11-23 16:56:1925994

什么是決策樹(shù)?決策樹(shù)算法思考總結(jié)

C4.5算法:基于ID3算法的改進(jìn),主要包括:使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn);在決策樹(shù)構(gòu)造的同時(shí)進(jìn)行剪枝操作;避免了樹(shù)的過(guò)度擬合情況;可以對(duì)不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010307

決策樹(shù)和隨機(jī)森林模型

我們知道決策樹(shù)容易過(guò)擬合。換句話說(shuō),單個(gè)決策樹(shù)可以很好地找到特定問(wèn)題的解決方案,但如果應(yīng)用于以前從未見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題則非常糟糕。俗話說(shuō)三個(gè)臭皮匠賽過(guò)諸葛亮,隨機(jī)森林就利用了多個(gè)決策樹(shù),來(lái)應(yīng)對(duì)多種不同場(chǎng)景。
2019-04-19 14:38:027526

詳解機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)優(yōu)缺點(diǎn)

決策樹(shù)(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。
2020-01-19 17:06:007325

一文知道決策樹(shù)優(yōu)缺點(diǎn)

決策樹(shù)易于理解和解釋,可以可視化分析,容易提取出規(guī)則。
2020-08-27 09:50:0716400

決策樹(shù)的構(gòu)成要素及算法

決策樹(shù)是一種解決分類問(wèn)題的算法,決策樹(shù)算法采用樹(shù)形結(jié)構(gòu),使用層層推理來(lái)實(shí)現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753

建立決策樹(shù)的邏輯

像上面的這樣的二叉樹(shù)狀決策在我們生活中很常見(jiàn),而這樣的選擇方法就是決策樹(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法就是通過(guò)平時(shí)生活中的點(diǎn)點(diǎn)滴滴經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化而來(lái)的。
2020-10-10 10:44:192316

使用基尼不純度拆分決策樹(shù)的步驟

決策樹(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的最流行和功能最強(qiáng)大的分類算法之一。顧名思義,決策樹(shù)用于根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集做出決策。也就是說(shuō),它有助于選擇適當(dāng)?shù)奶卣饕詫?shù)分成類似于人類思維脈絡(luò)的子部分。
2021-01-13 09:37:411207

決策樹(shù)的基本概念/學(xué)習(xí)步驟/算法/優(yōu)缺點(diǎn)

本文將介紹決策樹(shù)的基本概念、決策樹(shù)學(xué)習(xí)的3個(gè)步驟、3種典型的決策樹(shù)算法、決策樹(shù)的10個(gè)優(yōu)缺點(diǎn)。
2021-01-27 10:03:202145

決策樹(shù)的一般流程及應(yīng)用

所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,決策樹(shù)應(yīng)該是最友好的了。它呢,在整個(gè)運(yùn)行機(jī)制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語(yǔ)言,也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407100

決策樹(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)及算法

決策樹(shù)中,可能有多個(gè)特征,但是一些特征是無(wú)關(guān)重要的,一些則是對(duì)分類(target)起到?jīng)Q定作用的。
2021-02-18 10:06:293815

什么是決策樹(shù)模型,決策樹(shù)模型的繪制方法

決策樹(shù)是一種解決分類問(wèn)題的算法,本文將介紹什么是決策樹(shù)模型,常見(jiàn)的用途,以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹(shù)模型。
2021-02-18 10:12:2011970

基于非均衡數(shù)據(jù)分類的猶豫模糊決策樹(shù)

為優(yōu)化針對(duì)非均衡數(shù)據(jù)的分類效果,結(jié)合猶豫模糊集理論與決策樹(shù)算法,提出一種改進(jìn)的模糊決策樹(shù)算法。通過(guò) SMOTE算法對(duì)非均衡數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)采樣處理,使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點(diǎn),利用
2021-06-09 15:51:475

基于遺傳優(yōu)化決策樹(shù)的建筑能耗預(yù)測(cè)模型

基于遺傳優(yōu)化決策樹(shù)的建筑能耗預(yù)測(cè)模型
2021-06-27 16:19:136

大數(shù)據(jù)—決策樹(shù)

認(rèn)為是if-then的集合,也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。 決策樹(shù)通常有三個(gè)步驟:特征選擇、決策樹(shù)生成、決策樹(shù)的修剪。 用決策樹(shù)分類:從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,對(duì)實(shí)例的某一特征進(jìn)行測(cè)試,根據(jù)測(cè)試結(jié)果將實(shí)例分配到其子節(jié)點(diǎn),此時(shí)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著該特征
2022-10-20 10:01:36822

STM32 MCU的工作原理、基本結(jié)構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)

STM32 MCU是STMicroelectronics公司生產(chǎn)的一款基于ARM Cortex-M內(nèi)核的32位微控制器,廣泛應(yīng)用于汽車(chē)電子、工業(yè)控制、消費(fèi)電子等領(lǐng)域。本文將介紹STM32 MCU的工作原理、基本結(jié)構(gòu)以及優(yōu)缺點(diǎn)。
2023-09-09 16:36:381221

決策樹(shù)引擎解決方案

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《決策樹(shù)引擎解決方案.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-13 11:17:520

風(fēng)力發(fā)電機(jī)的原理、結(jié)構(gòu)、應(yīng)用及優(yōu)缺點(diǎn)

風(fēng)力發(fā)電機(jī)是一種利用風(fēng)能進(jìn)行發(fā)電的裝置,其原理和應(yīng)用在能源領(lǐng)域中具有重要意義。本文將詳細(xì)介紹風(fēng)力發(fā)電機(jī)的原理、結(jié)構(gòu)、應(yīng)用及優(yōu)缺點(diǎn),幫助讀者了解這種清潔能源的應(yīng)用情況。
2023-11-21 17:21:023231

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