相親、交友與決策樹-展示頁
2025-03-10 13:15本頁面
【正文】 適男 15 Q 教育 C類 14W 2 低 經(jīng)適男 16 R IT B類 2 高 牛奮男 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構造和優(yōu)化 ? 尼瑪 使用 ID3重新構造了自己的決策樹 – 按照各種分類進行屬性分裂的期望熵 ? 職業(yè)分類 IA(S)= ? 職位評級 IB(S)= ? 收入 IC’(S)=0!(這是感嘆號 ， 不是階乘 ) ? 有房有車 ID(S)= ? 債務 水平 IE(S)= 尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構造和優(yōu)化 ? 生成的決策樹會是這樣滴 …… – 這樣的分類可用嗎 ？ ? 現(xiàn)在有 X男 ， 年收入 ， 查無此分支 – 這樣的分類有意義嗎 ？ ? 分類不具有代表性 ? ID號也會成為最佳的分裂屬性 ? OMG！ 收入鉆石男經(jīng)適男牛奮男經(jīng)適男鉆石男鉆石男牛奮男經(jīng)適男經(jīng)適男牛奮男鉆石男牛奮男牛奮男經(jīng)適男經(jīng)適男牛奮男9 . 5 W 50 W 11 . 8 W 17 W 32 W 14 W 19 . 2 W40 W 18 W 19 W 35 W 11 W 37 . 5 W 12 W 19 . 8 W 24 . 2 W尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構造和優(yōu)化 ? 關于收入這個分裂屬性的特征 – 多 值屬性 ? 分裂 子集小 ， 所以分裂的期望熵較低 ? 分裂 屬性的值本身引入了較大的混亂度 – 收入是連續(xù)型變量 ? 將其當作離散數(shù)據(jù)分析無法形成正確的分類 ? 如何解決這些問題 收入鉆石男經(jīng)適男牛奮男經(jīng)適男鉆石男鉆石男牛奮男經(jīng)適男經(jīng)適男牛奮男鉆石男牛奮男牛奮男經(jīng)適男經(jīng)適男牛奮男9 . 5 W 50 W 11 . 8 W 17 W 32 W 14 W 19 . 2 W40 W 18 W 19 W 35 W 11 W 37 . 5 W 12 W 19 . 8 W 24 . 2 W尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構造和優(yōu)化 ? 思路 – 采用 信息增益率 取代信息增益作為分裂屬性選取的標準 – 對連續(xù)型的屬性值進行 離散化 Hey， Guys！ 可以嘗試下 。 – 在定義好一次分裂的期望熵后 ， 可以定義信息增益 ? ? )(S1jA jvj SISSI ???)()()( AA SISISGain ??尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構造和優(yōu)化 ? 依據(jù)信息增益 ， 可以輔助分裂屬性的選擇 – 選取信息增益最大的屬性作為分裂屬性 – 避免 CLS中盲目選擇導致的無意義選擇節(jié)點 ? ID3決策樹算法的基本思路 Hi， Guys！ 我是 Ross Quinlan， ID3是我的創(chuàng)造 ， 希望大家喜歡 ， 雖然 ID3已經(jīng) 32歲了 ， 但在我看來他還是個孩子 。 事件 ai的信息量 I可如下 度量 ： 其中 p(ai)表示事件 ai發(fā)生的概率 。 一 個系統(tǒng)越是有序 ， 信息熵就越低；反之 ， 一個系統(tǒng)越亂 ， 信息熵就越高 。 尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構造和優(yōu)化 ? 面對老板之怒 ， 尼瑪決定求助尼美 Yao尼瑪 尼美 尼美 ， 別光說 “ 純 ” 好不好 ， 我知道要“ 純 ” ， 但怎么看 “ 純不純 ” ？ 5555 1948年 ， 香農提出了 “ 信息熵 ” 的概念 ，解決了對系統(tǒng)信息的量化度量問題 。 所謂分裂屬性就是在某個節(jié)點處按照某一特征屬性的不同劃分構造不同的分支 ， 其目標是讓各個分裂子集盡可能地 “ 純 ” 。 公務員 教師 財會 程序猿見 不見見 見決策樹的基本思想 ? 尼美 （ 女 ， 23歲 ， 企業(yè)白領 ） 是如何選擇相親對象的 – 尼美對對象的屬性建模 ? 性別 ， 長相 ， 年齡 ， 收入 ， 職業(yè) – 尼美心中對對象篩選過程 ? 性別：當然不能是 女 的 ? 長相：要帥的 ? 年齡：比自己大但小于 30 ? 收入：中等或以上 ? 職業(yè)：收入中等則要穩(wěn)定體面 – 尼美根據(jù)屬性將男同胞們分類 ? 見 or 不見 23 30不見 不見中職業(yè)低高見 不見2330收入女不見不見不帥年齡帥男長相性別決策樹的基本思想 ? 尼瑪分析了尼美相親判斷過程的 基本組成 – 測試 結點 ? 表示某種作為判斷條件的屬性 – 分支 ? 根據(jù)條件屬性取值選取的路徑 – 葉子 ? 使判斷終止的結論 ? 尼美做選擇時 ， 其實用的是決策樹 – 關鍵在于決策樹如何構造 23 30不見 不見公務員 教師 財會 程序猿見 不見見 見中職業(yè)低高見 不見2330收入女不見不見不帥年齡帥男長相性別測試 節(jié)點 分支 葉子 決策樹的基本思想 ? 尼瑪?shù)弥崦?相親決策樹構造 的基本思路 – 從一棵空決策樹開始 ， 選擇某一 屬性作為分裂屬性； – 根據(jù) 分裂 屬性 的值 的不同 ， 可將訓練樣本 分成若干子集； – 如果該 子 集為 空 ， 或當前子集 中的樣本屬于同一個類 ， 則該子集為 葉子結點； – 否則繼續(xù)以該子集作為測試 結點 ， 選擇 一個新的分類 屬性重復上述步驟對 該子集進行 劃分 ， 直至屬性集為空或每個子集中的樣本均屬于同一各類 。 ? 尼美 ： 是公務員不 ？ ? 母親 ：是 ， 在稅務局上班呢 。 ? 尼美 ： 長 的怎么樣 ？ ? 母親 ：挺帥的 。決策樹學習方法初探 —— 一個初學者的視角 從我國的一個社會問題說起 ? 這是一個 – 愁壞父親 母親 – 捧 紅了江蘇衛(wèi)視 – 卻樂壞了 馬 云 （ 和寶強 ） – 的問題 從我國的一個社會問題說起 ? 剩男剩女問題引爆的商機 – 雙十一的購物狂歡 – 交友婚介網(wǎng)站 /節(jié)目的盛行 –
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