头歌python程序设计答案: 数据挖掘算法原理与实践:决策树
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数据挖掘算法原理与实践:决策树
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本章介绍另一种分类算法——决策树,用它预测NBA篮球赛的获胜球队。比起其他算法,决策树有很多优点,其中最主要的一个优点是决策过程是机器和人都能看懂的,我们使用机器学习到的模型就能完成预测任务。正如我们将在本章讲到的,决策树的另一个优点则是它能处理多种不同类型的特征。 本章将介绍怎样预测NBA获胜球队。如果你看过NBA,可能知道比赛中两支球队比分咬得很紧,难分胜负,有时最后一分钟才能定输赢,因此预测赢家很难。很多体育赛事都有类似的特点,预期的大赢家也许当天被另一支队伍给打败了。以往很多对体育赛事预测的研究表明,正确率因体育赛事而异,其上限在70%~80%之间。体育赛事预测多采用数据挖掘或统计学方法。
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文章目录1、信息熵1.1 信息熵公式1.2 概率分布与信息熵2、决策树2.1 决策树概念2.2 决策树预测原理3、分类决策树3.1 信息增益3.2 训练规则3.3 分类决策树示例4、不纯度度量标准5、决策树算法5.1 ID35.2 C4.55.3 CART6、回归决策树7、决策树实践7.1 分类决策树实践7.2 回归决策树实践 1、信息熵 信息熵,用来描述系统信息量的不确定度,不确定性越大,则信息熵越大,反之,信息熵越小。 1.1 信息熵公式 假设随机变量X具有M个值,分别为: V1,V2 ,… ,Vm ,并且各个值出现的概率(各概率值的和为1)如下: 则变量X的信息熵为: 1.2 概率
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数据挖掘算法原理与实践:决策树
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