python实现c4.5算法构建决策树 / 张生荣

Python实现决策树C4.5算法的示例

为什么要改进成C4.5算法原理 C4.5算法是在ID3算法上的一种改进,它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同,一个是基于信息增益比,一个是基于信息增益. 之所以这样做是因为信息增益倾向于选 ...

本文为大家分享了决策树之C4.5算法,供大家参考,具体内容如下 1. C4.5算法简介 C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法,是ID3算法的一种延伸和优化.C4.5算法对ID3算法主要做了一 ...

一.概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进,ID3选择(属性)树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点.而C4.5引入了新概念"信息增益率",C4.5是选择信息增益率最大的属性作 ...

目录决策树总结决策树是一种将数据集通过分割成小的.易于处理的子集来进行分类或回归的算法.其中每个节点代表一个用于划分数据的特征,每个叶子节点代表一个类别或一个预测值.构建决策树时,算法会选择最 ...

拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可 ...

KNN核心算法函数,具体内容如下 #! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # fileName : KNNdistance.py # autho ...

C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择,克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足.信息增益率的定义如下: # -*- coding: utf-8 -*- from n ...

一.算法概述 AdaBoost 是英文 Adaptive Boosting(自适应增强)的缩写,由 Yoav Freund 和Robert Schapire 在1995年提出. AdaBoost 的自 ...

本文实例讲述了Python实现的堆排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法.堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆性质:即子 ...

本文实例讲述了Python实现的基数排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 基数排序(radix sort)属于"分配式排序"(distribution sort),又称&qu ...

最近邻法和k-近邻法下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知 ...

python实现简单神经网络算法,供大家参考,具体内容如下 python实现二层神经网络包括输入层和输出层 import numpy as np #sigmoid function def nonl ...

本文介绍了python opencv之SIFT算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: 学习SIFT算法的概念学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理: (原理部分自己找了不少文章,内容中有不少 ...

本文实例讲述了Python将名称映射到序列元素中的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:希望通过名称来访问元素,减少结构中对位置的依赖性解决方案:使用命名元组collections.name ...

本文实例讲述了Python根据字段将记录分组操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:想根据字典或者对象实例的某个特定的字典(比如日期)来分组迭代数据解决方案:itertools.groupby ...

本文实例讲述了Python实现的knn算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码参考机器学习实战那本书: 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版机器学习实战 (Peter H ...

本文介绍了python opencv之分水岭算法示例,分享给大家,具体如下: 目标使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割使用函数cv2.watershed() 原理: 灰度图像可以被看成拓扑平面, ...

排序分为两类,比较类排序和非比较类排序,比较类排序通过比较来决定元素间的相对次序,其时间复杂度不能突破O(nlogn):非比较类排序可以突破基于比较排序的时间下界,缺点就是一般只能用于整型相关的数据类 ...