決策樹(shù)-上-id3c45cart及剪枝-免費(fèi)閱讀
【正文】 * ( )()= m in { }iiiiE N ESE ENNE??其 中 , 是 剪 枝 集 的 大 小 ，定 義 E 是 樹(shù) T 對(duì) 剪 枝 集 的 錯(cuò) 分 數(shù) ,E39。 T_i+1是對(duì) T_i進(jìn)行剪枝得到的結(jié)果 第二步： 使 用獨(dú)立的剪枝集 (非 訓(xùn)練集 )對(duì)第一步中的 T_i進(jìn)行評(píng)估，獲取最佳剪枝樹(shù) 標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤 SE(standart error)，公式： 最 佳剪枝樹(shù)： T_best 是滿足以下條件并且包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)最少的那顆剪枝樹(shù)。 ( , ) ( ) ( ) ( )LRt F SS t SS t SS t? ? ? ?*( , ) m a x ( ( , ) )Ft F t F?? ???CART_regression(DataSet, featureList, alpha, delta)： 創(chuàng)建根節(jié)點(diǎn) R 如果當(dāng)前 DataSet中的數(shù) 據(jù)的值都相同， 則標(biāo)記 R的 值 為該值 如 果最大的 phi值小于設(shè)定閾值 delta，則標(biāo)記 R的值為 DataSet應(yīng)變量均值 如 果其中一個(gè)要產(chǎn)生的節(jié)點(diǎn)的樣本數(shù)量小于 alpha，則不再分解，標(biāo) 記 R的值為 DataSet應(yīng)變量均值 遞 歸情況： 從 featureList中選擇屬性 F（選 擇 phi(DataSet, F)最大的屬性，連續(xù)屬 性（或使 用多個(gè)屬性的線性組合 ）參 考 離散化過(guò) 程 (以 phi最大作為劃分標(biāo)準(zhǔn) )） 根據(jù) F， 將 DataSet做 二元?jiǎng)?分 DS_L 和 DS_R： 如果 DS_L或 DS_R為空，則標(biāo)記節(jié)點(diǎn) R的值為 DataSet應(yīng)變量均值 如 果 DS_L和 DS_R都不 為空，節(jié) 點(diǎn) C_L= CART_regression(DS_L, featureList, alpha, delta)。 缺點(diǎn)： 在 構(gòu)造樹(shù)的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次的順序掃描和排序，因而導(dǎo)致算法的低效。 ID3(DataSet, featureList)： 創(chuàng)建根節(jié)點(diǎn) R 如果當(dāng)前 DataSet中的數(shù)據(jù)都屬于同一類(lèi)，則標(biāo) 記 R的類(lèi)別為該 類(lèi) 如 果當(dāng) 前 featureList 集 合為空，則標(biāo)記 R的類(lèi)別為當(dāng)前 DataSet中樣本最多的類(lèi)別 遞 歸情況： 從 featureList中選擇屬性 F（選擇 Gain(DataSet, F)最大的屬性） 根 據(jù) F的每一個(gè)值 v，將 DataSet劃分為不同的子集 DS，對(duì)于每一個(gè) DS： 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn) C 如果 DS為空，節(jié)點(diǎn) C標(biāo)記為 DataSet中樣本最多的類(lèi)別 如果 DS不為空，節(jié)點(diǎn) C=ID3(DS, featureList F) 將節(jié)點(diǎn) C添加為 R的子節(jié)點(diǎn) ? C源碼： Day Outlook Temperature Humidity Wind Play ball D1 Sunny Hot High Weak No D2 Sunny Hot High Strong No D3 Overcast Hot High Weak Yes D4 Rain Mild High Weak Yes D5 Rain Cool Normal Weak Yes D6 Rain Cool Normal Strong No D7 Overcast Cool Normal Strong Yes D8 Sunny Mild High Weak No D9 Sunny Cool Normal Weak Yes D10 Rain Mild Normal Weak Yes D11 Sunny Mild Normal Strong Yes D12 Overcast Mild High Strong Yes D13 Overcast Hot Normal Weak Yes D14 Rain Mild High Strong No 示例 1 屬性及值域： outlook = { sunny, overcast, rain }， temperature = {hot, mild, cool } humidity = { high, normal }， wind = {weak, strong } 21 0 . 9 4 0 2 8 69 9 5 5( ) l o g ( ) l o g l o g1 4 1 4 1 4 1 4CiiiE n t r o p y S p p?? ? ? ? ? ??3 0 . 9 7 0 9 53 2 2( ) l o g l 1og5 5 5 5o u t l o o k r a i nE n tr o p y S ? ? ? ? ?4 4 0 0( ) l 0o0g l og4 4 4 4outlook ov e rc astEn tr opy S ? ? ? ? ??定 義 同 屬 于 一 類(lèi) 的 情 況 ， 熵 是2 2 3 3() 0 . 9 7 0 9l o g l o g5 5 5 5 51o u t l o o k s u n n yE n t r o p y S ? ? ? ? ?2211( , ) l og ( ) ( ) l og ( )5 4 5 0286 ( ) ( ) ( )14 14 1455= 0286 * 0951 0 * 095114 14 675=CCi i v j v ji v V ofF joutlook su nny outlook ov e rc as t outlook ra in
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