決策樹(編輯修改稿)
2025-02-11 02:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 修剪 C5 Unix 決策樹 算法 一 ID3基本思想 二 ID3算法 三 實例 四 ID3缺點 決策樹算法 在決策樹各個結(jié)點上應(yīng)用信息增益準(zhǔn)則選擇特征遞歸地構(gòu)建決策樹。 天氣 ，取值為：晴，多云，雨。 氣溫 ，取值為：冷，適中，熱。 濕度 ，取值為：高，正常。 風(fēng) ，取值為：有風(fēng)，無風(fēng)。 決策樹算法 ID3基本思想 某天早晨氣候描述為：天氣－多云；氣溫－冷；濕度－正常；風(fēng)－無風(fēng)。 它屬于哪類氣候呢？ 要解決這個問題，需要用某個原則來判定，這個原則來自于大量的實際例子，從例子中總結(jié)出原則，有了原則就可以判定任何一天的氣候了。 每個 實體在世界中屬于不同的類別，為簡單起見，假定僅有兩個類別，分別為 P、 N。在這種兩個類別的歸納任務(wù)中， P類和 N類的實體分別稱為概念的 正例和反例 。將一些已知正例和反例放在一起便得到 訓(xùn)練集。 決策樹算法 ID3基本思想 決策樹算法 天氣 氣溫 濕度 風(fēng)1 晴 熱 高 無風(fēng) N2 晴 熱 高 有風(fēng) N3 多云 熱 高 無風(fēng) P4 雨 適中 高 無風(fēng) P5 雨 冷 正常 無風(fēng) P6 雨 冷 正常 有風(fēng) N7 多云 冷 正常 有風(fēng) P8 晴 適中 高 無風(fēng) N9 晴 冷 正常 無風(fēng) P10 雨 適中 正常 無風(fēng) P11 晴 適中 正常 有風(fēng) P12 多云 適中 高 有風(fēng) P13 多云 熱 正常 無風(fēng) P14 雨 適中 高 有風(fēng) NN O . 類別屬性ID3基本思想 決策樹算法 晴 多云 雨 P 正常 P N N P 有風(fēng) 無風(fēng) 濕度 風(fēng) 天氣 高 ID3基本思想 決策樹算法 P N 多云 (12) 雨 (14) 風(fēng) 有風(fēng)(2,6,7,11,12,14) 溫度 高 (2,12,14) 正常 (6,7,11) 氣溫 氣溫 N 熱 (2) 適中 (12,14) 天氣 P 適中 (11) 冷 (6,7) N P 多云 (6) 雨 (7) 天氣 高 (1,3,4,8) 無風(fēng)(1,3,4,5,8,9,10,13) 正常 (5,9,10,13) 適中 (4,8) P 熱 (1,3) P N P N 晴 (1) 多云 (3) 晴 (8) 雨 (4) 溫度 氣溫 天氣 天氣 ID3算法 從根結(jié)點（ root node）開始，對結(jié)
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