相親、交友與決策樹-免費閱讀
【正文】 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 先計算目標分類的熵 ? S1=鉆石男 ， S2=經(jīng)適男 ， S3=牛奮男 ? |S1|=4， |S2|=6， |S3|=6 ? p1=， p2= ， p3= ? I1=， I2=， I3= ? I(S)= 序號 姓名 評級 1 A 鉆石男 2 B 經(jīng)適男 3 C 經(jīng)適男 4 D 鉆石男 5 E 牛奮男 6 F 鉆石男 7 G 牛奮男 8 H 經(jīng)適男 9 J 經(jīng)適男 10 K 牛奮男 11 L 鉆石男 12 M 牛奮男 13 N 牛奮男 14 P 經(jīng)適男 15 Q 經(jīng)適男 16 R 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 再逐個計算各分裂屬性的期望熵 ? 職業(yè)分類 5類 ? 以從事 IT行業(yè)的為例 設(shè) 為類 1 ? 經(jīng)適 男 1個 ， 牛奮男 3個 ? I (S1)=0+（ *） + (*)= 序號 職業(yè)分類 評級 1 金融 鉆石男 2 IT 經(jīng)適男 3 行政 經(jīng)適男 4 司法 鉆石男 5 行政 牛奮男 6 金融 鉆石男 7 IT 牛奮男 8 司法 經(jīng)適男 9 行政 經(jīng)適男 10 教育 牛奮男 11 司法 鉆石男 12 教育 牛奮男 13 IT 牛奮男 14 教育 經(jīng)適男 15 教育 經(jīng)適男 16 IT 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 再逐個計算各分裂屬性的期望熵 ? 職業(yè)分類 5類 ? 以從事 金融 行業(yè)的為例 設(shè) 為類 2 ? 鉆石男 2個 ? I (S2)=0 序號 職業(yè)分類 評級 1 金融 鉆石男 2 IT 經(jīng)適男 3 行政 經(jīng)適男 4 司法 鉆石男 5 行政 牛奮男 6 金融 鉆石男 7 IT 牛奮男 8 司法 經(jīng)適男 9 行政 經(jīng)適男 10 教育 牛奮男 11 司法 鉆石男 12 教育 牛奮男 13 IT 牛奮男 14 教育 經(jīng)適男 15 教育 經(jīng)適男 16 IT 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 再逐個計算各分裂屬性的期望熵 ? 職業(yè)分類 5類 ? 以從事行政行業(yè)的為例 設(shè) 為類 3 ? 經(jīng)適 男 2個 ， 牛奮男 1個 ? I (S3)=0+（ *） + (*)= 序號 職業(yè)分類 評級 1 金融 鉆石男 2 IT 經(jīng)適男 3 行政 經(jīng)適男 4 司法 鉆石男 5 行政 牛奮男 6 金融 鉆石男 7 IT 牛奮男 8 司法 經(jīng)適男 9 行政 經(jīng)適男 10 教育 牛奮男 11 司法 鉆石男 12 教育 牛奮男 13 IT 牛奮男 14 教育 經(jīng)適男 15 教育 經(jīng)適男 16 IT 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 再逐個計算各分裂屬性的期望熵 ? 職業(yè)分類 5類 ? 以從事 司法 行業(yè)的為例 設(shè) 為類 4 ? 鉆石男 2個 ， 經(jīng)適男 1個 ? I (S4)=（ *） + (*) + 0= 序號 職業(yè)分類 評級 1 金融 鉆石男 2 IT 經(jīng)適男 3 行政 經(jīng)適男 4 司法 鉆石男 5 行政 牛奮男 6 金融 鉆石男 7 IT 牛奮男 8 司法 經(jīng)適男 9 行政 經(jīng)適男 10 教育 牛奮男 11 司法 鉆石男 12 教育 牛奮男 13 IT 牛奮男 14 教育 經(jīng)適男 15 教育 經(jīng)適男 16 IT 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 再逐個計算各分裂屬性的期望熵 ? 職業(yè)分類 5類 ? 以從事教育行業(yè)的為例 設(shè) 為類 5 ? 經(jīng)適 男 2個 ， 牛奮男 2個 ? I (S1)=0+（ *） + (*)=1 序號 職業(yè)分類 評級 1 金融 鉆石男 2 IT 經(jīng)適男 3 行政 經(jīng)適男 4 司法 鉆石男 5 行政 牛奮男 6 金融 鉆石男 7 IT 牛奮男 8 司法 經(jīng)適男 9 行政 經(jīng)適男 10 教育 牛奮男 11 司法 鉆石男 12 教育 牛奮男 13 IT 牛奮男 14 教育 經(jīng)適男 15 教育 經(jīng)適男 16 IT 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 綜合得到按照職業(yè)分類進行屬性分裂的期望熵 ? IA(S)= – 同理可得按照其他屬性分裂的期望熵 ? 職 為 評級 IB(S)= ? 收入 水平 IC(S)= ? 有房有車 ID(S)= ? 債務(wù) 水平 IE(S)= – 選取職業(yè)分類作為分裂屬性時信息增益最高 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構(gòu)造了自己的決策樹 – 按職業(yè)分類分裂 – 接下去 ， 如何選取下一級分裂屬性 ？ ? 以司法分支為例 ? 對職業(yè)分類為司法的子表重新進行 ID3運算 IT 金融 司法 行政 教育 0 , 1 , 3 2 , 1 , 0 0 , 2 , 1 0 , 2 , 2 2 , 0 , 0 職業(yè)分類？ ？ ？ ？鉆石男序號 姓名 職業(yè)分類 職位評級 收入水平 有房有車 債務(wù)情況 評級 4 D 司法 A類 高 0 低 鉆石男 11 L 司法 B類 中 3 低 鉆石男 8 H 司法 B類 中 3 中 經(jīng)適男 尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 – 以司法分支為 例 ? 目標分類的熵 – ? 以職位評級分裂 – 1 ? 以收入
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