《机器学习by周志华》学习笔记-决策树-03连续值与缺失值

news2024/11/24 9:32:24

1、连续值处理

到目前为止,我们在决策树01、02中仅讨论了基于离散属性来生成决策树,而现实任务中常会遇到连续属性,所以在本章的学习中,我们将会讨论如何在决策树学习中使用连续属性。

1.1、概念

取值范围是连续的实数值或者整数值的属性就是「连续属性」,与离散属性相对立。

这种属性通常可以用一个区间来描述,比如身高、体重、温度等。连续属性的取值通常是在一个连续的范围内变化的,因此它们的值可以是任何一个范围内的实数值或者整数值,而不是一组离散的取值。

1.2、背景

由于连续属性的可取值数目不再有限,因此不能直接根据「连续属性」的可取值来对节点进行划分,此时,想要生成决策树,就需要使用「连续属性离散化」技术解决。

连续属性离散化技术:

①概念:是「数据变换」的一种方式,用于生成决策树。

②方法:连续属性离散化-CSDN博客

  • 无监督离散化
    • 等宽法
    • 灯频法
    • K-means聚类分析
    • ...
  • 有监督离散化

本文采用了二分法(bi-partition)对连续属性进行处理,这正是C4.5决策树算法中采用的机制。 

1.3、方法

给定样本集D和连续属性a,假设a在D上出现了n个不同的取值,将这些值从小到大进行排序,记为集合Ai,可表示为:

A_{i}=\left \{ a_{1} ,a_{2} ,...,a_{n} \right \}

基于划分点t(a_{1}\leq t\leq a_{n}),可将D分为子集D_{t}^{-}D_{t}^{+},其中:

D_{t}^{-}=[a_{1},t]

D_{t}^{+}=(t,a_{n}]

对于连续属性a相邻取值a_{i}a_{i+1}来说,t在区间[a_{i},a_{i+1})中任意取值所产生的划分结果相同,因此对连续属性a,我们可以考察a1~a(n-1)取值的候选划分点的集合Ta:

T_{a}=\left \{ t_{1},t_{2},...,t_{n-1} \right \}=\left \{ \frac{a_{i}+a_{i+1}}{2} \right \}(1\leq i\leq n-1)

然后,我们将按照离散属性一样来考察这n-1个划分点,选择最优的划分点来对样本集合进行划分:

Gain(D,A_{i})=\underset{t\in T_{a}}{max}Gain(D,A_{i},t)=\underset{t\in T_{a}}{Ent(D)}-\sum_{\lambda \in (-,+)}^{}\frac{|D_{t}^{\lambda }|}{|D|}Ent(D_{t}^{\lambda })

其中Gain(D,A_{i},t)是样本D给予划分点t二分之后的「信息增益」,则需要我们求出「信息增益」最大的划分点t_{i}

1.4、案例

给定西瓜数据集D如下表:

表1:西瓜数据集——离散属性&连续属性

编号 色泽(A1) 根蒂(A2) 敲声(A3) 纹理(A4) 脐部(A5) 触感(A6) 密度(A7) 含糖率(A8) 是否好瓜(Y)
x1 青绿A_{1}^{1} 蜷缩A_{2}^{1} 浑浊A_{3}^{1} 清晰A_{4}^{1} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.697 0.460 是Y1
x2 乌黑A_{1}^{2} 蜷缩A_{2}^{1} 沉闷A_{3}^{2} 清晰A_{4}^{1} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.774 0.376 是Y1
x3 乌黑A_{1}^{2} 蜷缩A_{2}^{1} 浑浊A_{3}^{1} 清晰A_{4}^{1} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.634 0.264 是Y1
x4 青绿A_{1}^{1} 蜷缩A_{2}^{1} 沉闷A_{3}^{2} 清晰A_{4}^{1} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.608 0.318 是Y1
x5 浅白A_{1}^{3} 蜷缩A_{2}^{1} 浑浊A_{3}^{1} 清晰A_{4}^{1} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.556 0.215 是Y1
x6 青绿A_{1}^{1} 稍蜷A_{2}^{2} 浑浊A_{3}^{1} 清晰A_{4}^{1} 稍凹A_{5}^{2} 软粘A_{6}^{2} 0.403 0.237 是Y1
x7 乌黑A_{1}^{2} 稍蜷A_{2}^{2} 浑浊A_{3}^{1} 稍糊A_{4}^{2} 稍凹A_{5}^{2} 软粘A_{6}^{2} 0.481 0.149 是Y1
x8 乌黑A_{1}^{2} 稍蜷A_{2}^{2} 浑浊A_{3}^{1} 清晰A_{4}^{1} 稍凹A_{5}^{2} 硬滑A_{6}^{1} 0.437 0.211 是Y1
x9 乌黑A_{1}^{2} 稍蜷A_{2}^{2} 沉闷A_{3}^{2} 稍糊A_{4}^{2} 稍凹A_{5}^{2} 硬滑A_{6}^{1} 0.666 0.091 否Y2
x10 青绿A_{1}^{1} 硬挺A_{2}^{3} 清脆A_{3}^{3} 清晰A_{4}^{1} 平坦A_{5}^{3} 软粘A_{6}^{2} 0.243 0.267 否Y2
x11 浅白A_{1}^{3} 硬挺A_{2}^{3} 清脆A_{3}^{3} 模糊A_{4}^{3} 平坦A_{5}^{3} 硬滑A_{6}^{1} 0.245 0.057 否Y2
x12 浅白A_{1}^{3} 蜷缩A_{2}^{1} 浑浊A_{3}^{1} 模糊A_{4}^{3} 平坦A_{5}^{3} 软粘A_{6}^{2} 0.343 0.099 否Y2
x13 青绿A_{1}^{1} 稍蜷A_{2}^{2} 浑浊A_{3}^{1} 稍糊A_{4}^{2} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.639 0.161 否Y2
x14 浅白A_{1}^{3} 稍蜷A_{2}^{2} 沉闷A_{3}^{2} 稍糊A_{4}^{2} 凹陷A_{5}^{1} 硬滑A_{6}^{1} 0.657

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2044455.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

VSCode自动保存文件

off:关闭自动保存,这是默认选项afterDelay:会每隔若干秒保存一次OnFocusChange: 编辑器是去焦点时自动保存文件,比如说你打开了多个文件,你编辑好了A,然后切换到B文件,那么此时A文件…

信息流广告预估技术在美团外卖的实践

本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》(B站视频)。文章首先介绍了美团信息流广告业务以及预估技术的现状,然后重点分享了信息流广告预估在美团的具体实践,围绕决策路径、超长超宽建模和全还原建模等多个维度进行了分享&#x…

Taos 常用命令工作笔记(二)

最近测试创建一个涛思的数据库和一堆表进行测试,通过json配置文件配置字段的类型、名称等,程序通过解析json文件的配置,动态创建数据库的表。 其中表字段为驼峰结构的规则命名,创建表也是成功的,插入的测试数据也是成功…

实用性强的高安全涉密内网文件传输工具

在数字化浪潮中,数据安全和合规性成为企业和组织极为关注的焦点,特别是在处理敏感和机密信息时。高安全级别的内网文件传输工具因此变得至关重要,它们是保护数据不被未授权访问或泄露的关键技术之一。这类工具不仅需要满足严格的安全标准&…

zdpgo_gin_jwt 专为zdpgo_gin打造的JWT权限校验中间件,当需要实现基于JWT Token的权限校验的时候可以考虑使用此框架

zdpgo_gin_jwt 专为zdpgo_gin打造的JWT权限校验中间件,当需要实现基于JWT Token的权限校验的时候可以考虑使用此框架 使用教程 快速入门 package mainimport ("log""net/http""os""time"gin "github.com/zhangdap…

服务器数据恢复—IBM服务器raid5阵列硬盘出现坏道的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&故障: 一台ibm x3850服务器,有一组由5块硬盘组建的raid5磁盘阵列,上层是Redhat Linux操作系统,部署了一个oracle数据库。 raid5阵列中2块硬盘离线,阵列崩溃。经过检测发现该raid中的热备盘未激…

html5眼镜商城模板源码

文章目录 1.设计来源1.1 主界面1.2 主界面弹框1.3 眼镜列表1.4 商品列表1.5 商品列表1.6 商城推广1.7 页面底部 2.效果和源码2.1 源代码 源码下载万套模板,程序开发,在线开发,在线沟通 【博主推荐】:前些天发现了一个巨牛的人工智…

Python数据挖掘和机器学习工具库之orange3使用详解

概要 Orange3 是一个基于组件的 Python 数据挖掘和机器学习工具箱,适用于初学者和专家。它提供了直观的用户界面,使用户可以通过拖放的方式构建数据分析工作流。同时,Orange3 还支持脚本编写,允许用户在 Python 环境中进行更复杂的分析和建模。本文将详细介绍 Orange3 库,…

长期使用入耳式耳机有什么危害吗?开放式耳机选购入门指南

长期戴入耳式耳机听歌可能会带来以下危害: 损伤听力:长时间高分贝的声音刺激耳部,容易导致听力下降,尤其是在音量较大的情况下。 引发耳部炎症:入耳式耳机直接接触耳道,可能会阻塞耳道,导致分…

dev c++中,在C++11模式下编译带M_PI宏的文件报错的解决办法

一、问题描述 当使用C11的模式,编译引用了math库中的M_PI的源文件时,报M_PI未声明的错误。 二、问题原因 因为M_PI是GNU扩展的宏,它不属于C11的标准,而-stdc11,表示以C11的标准进行编译,因此会产生以上问…

私域运营干货:5 大高转化营销文案撰写攻略

各位私域运营的小伙伴们,在社群与朋友圈发布产品、品牌、活动等相关信息,这可是咱们的日常操作。但您有没有想过,为啥有的内容能带来超高转化率和复购率,而有的却石沉大海? 关键就在于内容!那高转化的私域…

CVPR2024 | PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示

PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示 论文名称:PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.05231 研究背景 异常检测(Anomaly Detecti…

CNN代码实战

CNN的原理 从 DNN 到 CNN (1)卷积层与汇聚 ⚫ 深度神经网络 DNN 中,相邻层的所有神经元之间都有连接,这叫全连接;卷积神经网络 CNN 中,新增了卷积层(Convolution)与汇聚&#xff08…

Java 操作 Redis和redis持久化

一、Jedis 我们要使用 Java 来操作 Redis&#xff0c;Jedis 是 Redis 官方推荐的 java连接开发工具&#xff01; 使用Java 操作 Redis 中间件&#xff01; 1.导入对应的依赖 https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis <dependency><groupId>redi…

【学习笔记】Matlab和python双语言的学习(最小生成树——Kruskal算法、Prim算法)

文章目录 前言一、最小生成树树的一些概念关键特性最小生成树和最短路径的主要区别常用算法1. Kruskal算法(适合点多边少的图)2. Prim算法(适合边多点少的图) 二、示例三、代码实现----Matlab四、代码实现----python1. Kruskal算法2. Prim算法 总结 前言 通过模型算法&#xf…

硬件模拟的基本原理是什么?

具体来说&#xff0c;这种设计方法减少了集成电路 (IC) 设计和开发的设计迭代次数&#xff0c;并且广泛适用于所有电力电子设计。我详细介绍了我在快速上市 IC 开发方面的经验&#xff0c;并将该方法与其他旨在缩短产品开发时间的技术进行了对比。 产品开发流程 图 1&#xff…

三菱定位控制(三,步进电机与定位模块的接线详情)

相信大家对前面的学习已经对前面的内容有所了解&#xff0c;下面就来看看步进电机&#xff0c;步进电机驱动器还有定位模块之间是如何接线的吧&#xff01; 一&#xff0c;将定位模块转换为端子排 首先&#xff0c;我们肯定是无法之间再定位模块上直接进行接线的。所以我们需要…

基于Java中的SSM框架实现家政预约管理系统项目【项目源码+论文说明】

基于Java中的SSM框架实现家政预约管理系统演示 摘要 随着线上预约服务应用的不断普及&#xff0c;为了给用户提供更加便捷的服务&#xff0c;很多行业都实行了线上预约制&#xff0c;比如医疗行业的线上挂号以及交通行业预约购票等&#xff0c;预约服务可以帮助人们节约大量排…

Ubuntu 安装 mysql 与 远程连接配置

1、安装 mysql ubuntu 默认安装 8.0 版本&#xff1a; sudo apt install mysql-server安装过程中 提示 是否继续操作 y 即可 2、使用ubuntu 系统用户 root 直接进入 mysql 切换至 系统用户 su root 输入命令 可直接进入 mysql: mysql3、创建一个允许远程登录的用户 创建 …

使用国内镜像站点安装Qt6 for Mac

使用国内镜像站点安装Qt6 for Mac 从下列网址下载在线安装包 Index of /archive/online_installers (qt.io) 双击前述dmg文件&#xff0c;在终端执行语句 使用一句命令行语句&#xff1a; open qt-unified-macOS-x64-4.6.1-online/qt-unified-macOS-x64-4.6.1-online.app --…