¿Cuáles son los algoritmos comunes de clasificación de árboles de decisión?
En el aprendizaje automático existe un sistema llamado árbol de decisiones, que puede resolver muchos problemas. En el árbol de decisión, también hay muchos algoritmos que debemos aprender. Debe saber que en el árbol de decisión, cada algoritmo es un algoritmo práctico, por lo que comprender los algoritmos en el árbol de decisión es de gran ayuda para nosotros. En este artículo, le presentaremos el algoritmo para la clasificación de árboles de decisión, con la esperanza de ayudarlo a comprender mejor los árboles de decisión.
Algoritmo 1.C4.5
El algoritmo C4.5 es una mejora basada en el algoritmo ID3. El contenido principal de este algoritmo es utilizar la tasa de ganancia de información para reemplazar la. grado de disminución de ganancia de información como criterio para la selección de atributos; realizar operaciones de poda mientras se construye el árbol de decisión; puede procesar atributos incompletos y datos continuos para reducir la complejidad computacional; , Lo que mejora la universalidad del algoritmo y otros contenidos. Este algoritmo es un algoritmo muy práctico.
2.Algoritmo CLS
El algoritmo CLS es el algoritmo de clasificación de árboles de decisión más original. El proceso básico consiste en comenzar desde un número vacío y seleccionar continuamente atributos de la tabla de decisiones para sumar números. Durante el proceso de crecimiento, hasta que el árbol de decisión pueda cumplir con los requisitos de clasificación. El principal problema del algoritmo CLS es que existe una gran aleatoriedad en la selección de nuevos atributos.
3. Algoritmo ID3
El algoritmo ID3 es la mayor mejora del algoritmo CLS, que abandona la aleatoriedad de la selección de atributos y utiliza la velocidad decreciente de la entropía de la información como medida de atributo. selección. ID3 es un algoritmo de aprendizaje de clasificación de árbol de decisión basado en la entropía de la información, que utiliza la ganancia de información y la entropía de la información como criterios de medición para la clasificación de objetos. El algoritmo ID3 tiene una estructura simple, una gran capacidad de aprendizaje y una velocidad de clasificación rápida, y es adecuado para la clasificación de datos a gran escala. Pero al mismo tiempo, debido a la inestabilidad de la ganancia de información, es fácil tender al atributo de modo, lo que lleva a un sobreajuste, y el algoritmo tiene poca capacidad antiinterferencia.
3.1. Ventajas y desventajas del algoritmo ID3
Las ventajas del algoritmo ID3 son un método simple, una pequeña cantidad de cálculo, una teoría clara, una gran capacidad de aprendizaje y un procesamiento más adecuado. pregunta de aprendizaje a gran escala. La desventaja es que tiende a seleccionar atributos con más valores. En aplicaciones reales, los atributos con más valores a menudo no son de gran valor para la clasificación, no pueden procesar atributos continuos, son sensibles a datos ruidosos y necesitan calcular cada información. El valor de ganancia y el costo de cálculo de los atributos son relativamente altos.
3.2. La idea central del algoritmo ID3
Seleccione el atributo de decisión en función del valor de ganancia de información del valor del atributo del subconjunto de muestra y genere un árbol de decisión basado en en los diferentes valores de la rama de atributo, y luego llama recursivamente a este método en el subconjunto, finalizando cuando los datos de todos los subconjuntos solo contienen la misma categoría. Finalmente, se clasifican categorías nuevas y desconocidas de objetos de datos según el modelo de árbol de decisión generado.
En este artículo le presentamos el contenido específico del algoritmo de clasificación del árbol de decisión, incluidos muchos algoritmos. A partir de esto, no es difícil encontrar que el algoritmo del árbol de decisión ha madurado a través de la transformación continua. Por tanto, el desarrollo del aprendizaje automático se debe, en cierta medida, al avance de estos algoritmos.