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进阶的决策树,从ID3升级到C4.5,模型大升级

今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题。 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算法显然是没有意义的。所以在我们学习新的算法之前,需要先搞明白,究竟做出了什么改进,为什么要做出这些改进。 一般来说,改进都是基于缺点和不足的,所以我们先来看看ID3算法的一些问题。 其中最大的问题很明显,就是它无法处理连续性的特征。不能处理的原因也很简单,因为ID3在每次在切分数据的时候,选择的不是一个特征的取值,而是一个具体的特征。这个特征下有多少种取值就会产生多少个分叉,如果使用连续性特征的话,比如说我们把西瓜的直径作为特征的话。那么理论上来说每个西瓜的直径都是不同的,这样的数据丢进ID3算法当中就会产生和样本数量相同的分叉,这显然是没有意义的。 其...

机器学习实战——搭建回归树模型,预测波士顿房价

今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型。 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树。第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。 回归树模型 回归树模型的核心算法,也就是构建决策树的算法,就是我们上篇文章所讲的CART算法。如果有生疏或者是遗漏的同学,可以通过下方传送门回顾一下: 机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候,永远对数据集进行二分。无论是离散特征还是连续性特征,一视同仁。CART还有一个特点是使用GINI指数而不是信息增益或者是信息增益比来选择拆分的特征,但是在回归问题当中用不到这个。因为回归问题的损失函数是均方差,而不是交叉熵,很难用熵来衡量连续值的准确度。 在分类树当中,我们一个叶子节点代表一个...

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