#CSDN AI寫作助手創(chuàng)作測(cè)評(píng)?
目錄
ID3算法?
1.算法原理
2.代碼實(shí)現(xiàn)
3.ID3算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析
C4.5算法
1.原理?
2.優(yōu)缺點(diǎn)
心得感受
決策樹表示方法是應(yīng)用最廣泛的邏輯方法之一，它從一組無次序、無規(guī)則的事例中推理出決策樹表示形式的分類規(guī)則。在決策樹的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行屬性值的比較，根據(jù)不同的屬性值判斷從該節(jié)點(diǎn)向下的分支，在決策樹的葉節(jié)點(diǎn)得到結(jié)論
決策樹分類算法的主要優(yōu)點(diǎn)包括易于理解和解釋、對(duì)缺失值不敏感、能處理不相關(guān)特征等。它的主要缺點(diǎn)是容易過擬合、對(duì)噪聲敏感、不穩(wěn)定等問題。
在實(shí)踐中，決策樹分類算法可以使用不同的算法實(shí)現(xiàn)，如ID3、C4.5和CART等。這些算法的主要區(qū)別在于如何選擇屬性、如何處理連續(xù)值屬性和如何處理缺失值等方面。
ID3算法?
1.算法原理
?ID3算法是一種決策樹學(xué)習(xí)算法，通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行遞歸分割來構(gòu)建決策樹。它基于信息增益選擇最佳屬性進(jìn)行分裂。下面是ID3算法的基本原理：
- 1. 選擇最佳分裂屬性：對(duì)于數(shù)據(jù)集中的每個(gè)屬性，計(jì)算它們對(duì)數(shù)據(jù)集的信息增益（或信息增益比），選擇信息增益最大（或信息增益比最大）的屬性作為該節(jié)點(diǎn)的分裂屬性。
- 2. 將節(jié)點(diǎn)分裂成子節(jié)點(diǎn)：用分裂屬性將數(shù)據(jù)集分成幾個(gè)子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)子節(jié)點(diǎn)。
- 3. 遞歸處理子節(jié)點(diǎn)：對(duì)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)遞歸進(jìn)行操作，直到所有葉子節(jié)點(diǎn)都是同一類別或無法繼續(xù)分裂。
- 4. 剪枝：使用預(yù)留的測(cè)試數(shù)據(jù)集來剪枝以防止過擬合。
- 5. 生成決策樹：所有子節(jié)點(diǎn)的遞歸處理完成后，生成一棵決策樹。
ID3算法的缺點(diǎn)是對(duì)于具有連續(xù)屬性和缺失值的數(shù)據(jù)集處理能力較差。因此，它常與C4.5和CART算法結(jié)合使用，用于改進(jìn)這些限制。
2.代碼實(shí)現(xiàn)
import math
def entropy(data):
"""計(jì)算數(shù)據(jù)集的熵"""
count = {}
for item in data:
if item[-1] not in count:
count[item[-1]] = 0
count[item[-1]] += 1
entropy = 0
for key in count:
prob = count[key] / len(data)
entropy -= prob * math.log2(prob)
return entropy
def split_data(data, feature, value):
"""根據(jù)特征和特征值劃分?jǐn)?shù)據(jù)集"""
sub_data = []
for item in data:
if item[feature] == value:
sub_item = item[:feature]
sub_item.extend(item[feature+1:])
sub_data.append(sub_item)
return sub_data
def info_gain(data, feature):
"""計(jì)算特征的信息增益"""
count = {}
for item in data:
if item[feature] not in count:
count[item[feature]] = 0
count[item[feature]] += 1
sub_entropy = 0
for key in count:
prob = count[key] / sum(count.values())
sub_data = split_data(data, feature, key)
sub_entropy += prob * entropy(sub_data)
return entropy(data) - sub_entropy
def choose_feature(data):
"""選擇最優(yōu)特征"""
max_gain = 0
best_feature = -1
for i in range(len(data[0])-1):
gain = info_gain(data, i)
if gain > max_gain:
max_gain = gain
best_feature = i
return best_feature
def majority_vote(class_list):
"""多數(shù)表決"""
count = {}
for item in class_list:
if item not in count:
count[item] = 0
count[item] += 1
return max(count, key=count.get)
def create_tree(data, labels):
"""創(chuàng)建決策樹"""
class_list = [item[-1] for item in data]
if class_list.count(class_list[0]) == len(class_list):
return class_list[0]
if len(data[0]) == 1:
return majority_vote(class_list)
best_feature = choose_feature(data)
best_label = labels[best_feature]
tree = {best_label: {}}
del(labels[best_feature])
count = {}
for item in data:
if item[best_feature] not in count:
count[item[best_feature]] = 0
count[item[best_feature]] += 1
for key in count:
sub_labels = labels[:]
sub_data = split_data(data, best_feature, key)
tree[best_label][key] = create_tree(sub_data, sub_labels)
return tree
# 測(cè)試數(shù)據(jù)
data = [
[1, 1, 'yes'],
[1, 1, 'yes'],
[1, 0, 'no'],
[0, 1, 'no'],
[0, 1, 'no'],
]
labels = ['no surfacing', 'flippers']
# 構(gòu)建決策樹
tree = create_tree(data, labels)
# 輸出熵和信息增益
print('Entropy:', entropy(data))
for i in range(len(labels)):
print('Info gain of', labels[i], ':', info_gain(data, i))
?
3.ID3算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析
ID3算法是一種決策樹學(xué)習(xí)算法，其優(yōu)缺點(diǎn)如下：
優(yōu)點(diǎn)：
- 1. 算法簡單易懂，不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)。
- 2. 生成的決策樹易于理解和解釋，可以很好地反映屬性之間的關(guān)系。
- 3. 在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，算法的效率較高。
- 4. 可以處理缺失值。
缺點(diǎn)：
- 1. ID3算法容易過擬合，很容易出現(xiàn)訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但是在測(cè)試集上表現(xiàn)很差的情況。
- 2. ID3算法只能處理離散型數(shù)據(jù)，對(duì)于連續(xù)型數(shù)據(jù)需要先進(jìn)行離散化處理。
- 3. 對(duì)于分類類別較多的數(shù)據(jù)集，生成的決策樹不易讀懂且容易過于復(fù)雜。
- 4. ID3算法只考慮當(dāng)前數(shù)據(jù)集中的最優(yōu)特征，可能會(huì)錯(cuò)過更好的特征組合。這種算法也稱為"貪心算法"。
- 5. 對(duì)于噪聲較大或者數(shù)據(jù)比較雜亂的數(shù)據(jù)集，決策樹有些難以生成。
C4.5算法
1.原理?
C4.5算法是一種決策樹算法，用于解決分類問題。它的主要原理是通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分來構(gòu)建一棵決策樹，每次選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到所有數(shù)據(jù)都被正確分類或者沒有更多的特征可用。
C4.5算法的具體步驟如下：
- 1. 讀入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)每個(gè)特征計(jì)算出其信息增益比。信息增益比是指使用該特征進(jìn)行劃分所得到的信息增益與該特征對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗(yàn)熵之比。
- 2. 選擇信息增益比最大的特征作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分特征，將該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)子集。
- 3. 對(duì)每個(gè)子集遞歸執(zhí)行步驟1和2，直到滿足終止條件。
- 4. 終止條件可以是所有數(shù)據(jù)都被正確分類，或者沒有更多的特征可用進(jìn)行劃分。此時(shí)，將該節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉子節(jié)點(diǎn)，并將該節(jié)點(diǎn)的分類設(shè)定為子集中出現(xiàn)次數(shù)最多的分類。
- 5. 對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)，從根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)特征的取值依次按照決策樹的分支進(jìn)行遍歷，直到到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，將葉子節(jié)點(diǎn)的分類作為最終結(jié)果。
C4.5算法在構(gòu)建決策樹的過程中，還采用了剪枝操作來避免過擬合，同時(shí)能夠處理連續(xù)特征和缺失值。它是ID3算法的改進(jìn)，相對(duì)于ID3算法而言，C4.5算法可以處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
2.優(yōu)缺點(diǎn)
C4.5算法是一種決策樹分類算法，其優(yōu)缺點(diǎn)如下：
優(yōu)點(diǎn)：
- 1. 可以處理具有連續(xù)值屬性的數(shù)據(jù)集，而不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。
- 2. 能夠自動(dòng)剪枝，避免過度擬合的問題。
- 3. 具有良好的可讀性和可解釋性，生成的決策樹可以直觀地表示數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。
- 4. 在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。
缺點(diǎn)：
- 1. 對(duì)于具有大量特征或特征空間較大的數(shù)據(jù)集，算法的時(shí)間復(fù)雜度很高，需要消耗大量的計(jì)算資源。
- 2. 由于C4.5算法是基于貪心策略構(gòu)建決策樹的，可能會(huì)導(dǎo)致決策樹的局部最優(yōu)解與全局最優(yōu)解不一致，從而影響分類準(zhǔn)確性。
- 3. 對(duì)于存在分類不平衡問題的數(shù)據(jù)集，可能會(huì)導(dǎo)致決策樹生成過程中的類別偏差，從而影響分類準(zhǔn)確性。
心得感受
CSDN的AI寫作相當(dāng)牛了，并且操作方便；
回答速度也是相當(dāng)可觀的，就是總會(huì)一卡一卡的，不過無傷大雅；
寫代碼的能力，我也是很認(rèn)可的，比我強(qiáng)多了；
就我而言，平時(shí)想要需求人工智能的幫助的話，用這個(gè)創(chuàng)作助手就完全夠用了；
就目前而言，大多數(shù)的語言模型的回答模式都差不多，類似于一個(gè)模板；文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-465426.html
如果與chatgpt3.5相比的話，我還真比不出來，感覺差不多。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-465426.html
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