机器学习-决策树
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习-决策树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一.简介
决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。
二.决策树的表示法
决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例,叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试,并且该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。分类实例的方法是从这棵树的根节点开始,测试这个结点的属性,然后按照给定实例的属性值对应的树枝向下移动。然后这个过程在以新结点的根的子树上重复。
决策树对应表达式:
三. 举例
- 首先计算四个属性的信息增益:
- Gain(S,Outlook)=0.246
Gain(S,Humidity)=0.151
Gain(S,Wind)=0.048
Gain(S,Temperature)=0.029
根据信息增益标准,属性Outlook在训练样例上提供了对目标属性PlayTennis的最佳预测。
Ssunny ={D1,D2,D8,D9,D11}
Gain(Ssunny,Humidity)=0.970-(3/5)0.0-(2/5)0.0=0.970
Gain(Ssunny, Temperature)=0.970-(2/5)1.0-(2/5)1.0-(1/5)0.0=0.570
Gain(Ssunny ,Wind)=0.970-(2/5)1.0-(3/5)0.918=0.019
以上是关于机器学习-决策树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章