
ID3 《= 最大信息熵增益,只能處理離散型數(shù)據(jù)
C4.5 《= 信息增益率,可處理連續(xù)性和離散型數(shù)據(jù),相比ID3,減少了因變量過多導(dǎo)致的過擬合
C5.0 《= 信息增益率,運算性能比C4.5更強大
CART 《= 基尼指數(shù)最小原則,連續(xù)性和離散型數(shù)據(jù)均可
信息熵體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)的雜亂程度,信息越雜亂,信息熵越大,反之越小。 例如:擁有四種連續(xù)型變量的特征變量的信息熵一定比擁有三種的要大。
特征變量的N種可能性,每種可能性的概率相同,N越大,信息熵越大。
每種可能性的概率不同,越偏態(tài),信息熵越小。
所有特征變量中,信息增益率的,就是根節(jié)點(root leaf),根節(jié)點一般是選擇N越大的特征變量,因為N越大,信息熵越大。
信息增益率是在信息熵的基礎(chǔ)上作懲罰計算,避免特征變量可能性多導(dǎo)致的高信息增益。
代碼相關(guān)
library(C50)
C5.0(x,y, trials = 1, rules=FALSE,weights=NULL,control=C5.0Control(),costs=NULL)
x為特征變量,y為應(yīng)變量
trials 為迭代次數(shù)(這個值根據(jù)不同數(shù)據(jù)而不同,并非越大越好,一般介于5-15之間,可以用遍歷來尋找最高準(zhǔn)確率的模型,對模型準(zhǔn)確率的提升效果中等)
cost 為損失矩陣,R中應(yīng)該傳入一個矩陣(據(jù)說是對準(zhǔn)確率矩陣約束猜測錯誤的項,但是并沒特別明顯的規(guī)律,可以使用遍歷來尋找最好的cost,準(zhǔn)確率提升效果?。?
costs <- matrix(c(1,2,1,2),
ncol = 2, byrow = TRUE,
dimnames = list(c("yes","no"), c("yes","no")))
control 設(shè)置C5.0模型的其他參數(shù),比如置信水平和節(jié)點最小樣本等(水很深,參數(shù)很多,可以自行查閱R的幫助文檔,我只設(shè)置了一個CF,準(zhǔn)確率提升效果?。?
control = C5.0Control(CF = 0.25)
library(C50)
#對iris隨機劃分訓(xùn)練集和測試集
set.seed(1234)
index <- sample(1:nrow(iris), size = 0.75*nrow(iris))
train <- iris[index,]
test <- iris[-index,]
#查看訓(xùn)練集和測試集分布是否合理
prop.table(table(train$Species))
prop.table(table(test$Species))
#不設(shè)置任何參數(shù)
fit1 <- C5.0(x = train[,1:4], y = train[,5])
pred1 <- predict(fit1, newdata = test[,-5])
freq1 <- table(pred1, test[,5])
accuracy <- sum(diag(freq1))/sum(freq1)
pred1 setosa versicolor virginica
setosa 16 0 0
versicolor 0 13 1
virginica 0 0 8
準(zhǔn)確率為0.9736842,只有一個錯誤。。。顯然150個iris太少了,優(yōu)化都省了。
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