相親、交友與決策樹-在線瀏覽
2025-04-05 13:15本頁面
【正文】 于是 …… ? 尼瑪希望能夠幫助單身男女青年更好地選擇交友對象 – 現(xiàn)狀：尼瑪已經(jīng)收集了一些男同胞的資料 – 目標： 為優(yōu)秀的女性推薦與之匹配的 男性 – But How？ ? 先 看看現(xiàn)在相親的基本的特征 從我國的一個社會問題說起 ? 相親的常見場景 – 有一些還沒開始就失敗了 – 有一些還是可能成功的 ? 母親 ： 尼美 ， 給 你介紹個男朋友 吧 。 ? 尼美： 多大年紀了 ？ ? 母親 ： 26。 ? 尼美 ： 收入高不 ？ ? 母親 ：不算很高 ， 中等情況 。 ? 尼美 ： 那好 ， 我去見見 。 ? 決策樹的最基本功能 ——分類 ? 這個思路就是 CLS算法 – Hunt， Marin和 Stone于 1966年提出 ， 決策樹的雛形 尼瑪 交友推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪 決定開始構(gòu)造自己的決策樹 – 數(shù)據(jù)就是王道 ， 尼瑪公開了 16組數(shù)據(jù) 序號 姓名 職業(yè)分類 職位評級 收入水平 有房有車 債務情況 評級 1 A 金融 A類 高 1 低 鉆石男 2 B IT A類 中 3 高 經(jīng)適男 3 C 行政 A類 中 2 低 經(jīng)適男 4 D 司法 A類 高 0 低 鉆石男 5 E 行政 B類 中 3 中 牛奮男 6 F 金融 B類 高 3 低 鉆石男 7 G IT B類 中 2 中 牛奮男 8 H 司法 A類 中 2 低 經(jīng)適男 9 J 行政 A類 中 0 低 經(jīng)適男 10 K 教育 C類 低 3 低 牛奮男 11 L 司法 A類 高 3 中 鉆石男 12 M 教育 C類 低 2 低 牛奮男 13 N IT B類 高 0 低 牛奮男 14 P 教育 A類 高 2 中 經(jīng)適男 15 Q 教育 C類 低 2 低 經(jīng)適男 16 R IT B類 高 2 高 牛奮男 尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼瑪構(gòu)造的決策樹 – 看上去像模像樣 – 但是 ? 兩個綠圈里是什么鬼 ？ IT 金融 司法 行政 教育 0 , 1 , 3 2 , 1 , 0 0 , 2 , 1 0 , 2 , 2 2 , 0 , 0 A B C A B A B B C 1 , 1 , 0 0 , 2 , 1 中 1 , 1 , 0 3 1 , 1 , 0 中低低 0 , 1 , 1 2 1職業(yè)分類職位評級職位評級職位評級職位評級鉆石男職位評級經(jīng)適男牛奮男鉆石男收入水平經(jīng)適男牛奮男經(jīng)適男收入水平有房有車債務水平經(jīng)適男牛奮男有房有車經(jīng)適男牛奮男尼 瑪交友 推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼 瑪?shù)膶煈嵟? 尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構(gòu)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 ， 跪求你的相親決策樹如何去掉那些不必要的判斷 ， 5555 構(gòu)造決策樹的關(guān)鍵步驟是分裂屬性 。 盡可能 “ 純 ” 就是盡量讓一個分裂子集中待分類項屬于同一類別 。 尼美 ， shang是啥 ？ 這種概念我不懂 ，聽了就覺得很受傷 …… 5555 別打岔 ， 好好聽 ！ 熵是描述系統(tǒng)混亂程度的度量 。 尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 尼美對熵的論述 （ 其實應該是轉(zhuǎn)述 ） – 熵的數(shù)學定義 ? 根據(jù) Shannon1948信息論 理論 。 ? 給定樣本 S， 包含 n個互不相容的事件 a1,a2,a3,… .,an,它們中有且僅有一 個發(fā)生 ， 則 其 S平均 的信息量可如下度量： )p(a)p(a)p(a)p(a)I(a iiiii 22 log1log ????????ni iinii apapaII121 )(1log)()()S(尼瑪 交友 推薦系統(tǒng)的構(gòu)造和優(yōu)化 ? 決策樹的目標是讓分裂子集盡量地 “ 純 ” – 越純則 “ 熵 ” 越低 ? 因此使用 “ 信息增益 ” 定義每次屬性分裂帶來的熵的變化 – 將樣本集 S按 屬性 A進行 劃分為一次屬性分裂 ， 則定義這一次分裂的期望熵為 ? 其中 v為分裂后子樣本集的個數(shù) ? I(Sj)為子樣本集對目標分類的熵 。 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
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