C4.5-Algorithmus zur Rekonstruktion von Entscheidungsbäumen

Der C4.5-Entscheidungsbaumalgorithmus ist eine verbesserte Version des ID3-Algorithmus, der Entscheidungsbäume basierend auf Informationsentropie und Informationsgewinn erstellt. Er wird häufig bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen eingesetzt und ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in den Bereichen maschinelles Lernen und Data Mining.

Die Kernidee des C4.5-Algorithmus besteht darin, den Informationsgewinn durch Aufteilung des Datensatzes zu maximieren. Dieser Algorithmus verwendet eine rekursive Aufteilungsmethode von oben nach unten, beginnend beim Wurzelknoten und wählt basierend auf dem vorhandenen Datensatz ein optimales Merkmal für die Aufteilung aus. Durch Berechnen des Informationsgewinns jedes Merkmals wird das Merkmal mit dem größten Informationsgewinn als Teilungsmerkmal ausgewählt und der Datensatz basierend auf dem Wert des Merkmals in mehrere Teilmengen unterteilt. Jede Teilmenge entspricht einem Teilbaum, und dann wird für jede Teilmenge rekursiv dieselbe Aufteilungsoperation ausgeführt, bis alle Blattknoten derselben Kategorie angehören oder eine vorgegebene Stoppbedingung erreicht ist. Der endgültige Entscheidungsbaum kann verwendet werden, um neue Stichproben zu klassifizieren oder eine Regression vorherzusagen. Die Knoten des Entscheidungsbaums stellen ein Merkmal dar, die Kanten stellen den Wert des Merkmals dar und die Blattknoten stellen die Kategorie der Stichprobe oder den vorhergesagten Wert dar. Durch Verfolgen des Pfads vom Wurzelknoten zum Blattknoten des Entscheidungsbaums kann die Kategorie oder der vorhergesagte Wert, zu der die Stichprobe gehört, basierend auf dem charakteristischen Wert der Stichprobe bestimmt werden. Der Vorteil des C4.5-Algorithmus besteht darin, dass er diskrete und kontinuierliche Merkmale verarbeiten kann und eine gute Interpretierbarkeit und Verständlichkeit aufweist. Der C4.5-Algorithmus führt jedoch dazu, dass der Entscheidungsbaum bei vielen Merkmalswerten zu komplex wird und es zu Überanpassungsproblemen kommt. Um dieses Problem zu lösen, kann die Entscheidungsfindung durch Methoden wie Pruning optimiert werden. Der C4.5-Algorithmus führt das Informationsgewinnverhältnis bei der Merkmalsauswahl ein. Im Vergleich zum Informationsgewinn des ID3-Algorithmus berücksichtigt er die Entropie der Funktion selbst. Durch Teilen des Informationsgewinns durch die Merkmalsentropie kann das Informationsgewinnverhältnis den Einfluss des Merkmals selbst eliminieren und den Beitrag des Merkmals zur Klassifizierung genauer messen. Darüber hinaus wendet der C4.5-Algorithmus auch eine Pruning-Strategie an, um das Auftreten von Überanpassungsproblemen zu verhindern.

Die spezifischen Schritte des C4.5-Algorithmus lauten wie folgt:

Um im C4.5-Algorithmus die optimalen Merkmale für die Aufteilung auszuwählen, wird das Informationsgewinnverhältnis verwendet, um die Bedeutung der zu bewerten Merkmale. Das Informationsgewinnverhältnis ist als Informationsgewinn dividiert durch die Merkmalsentropie definiert und seine Berechnungsformel lautet GainRatio(D,A)=Gain(D,A)/SplitInformation(D,A). Durch Berechnen des Informationsgewinnverhältnisses jedes Merkmals kann das Merkmal mit dem größten Wert als optimales Aufteilungsmerkmal ausgewählt werden. Der Zweck besteht darin, den Einfluss der Merkmalsentropie zu berücksichtigen, um die Verzerrung des Informationsgewinns zu überwinden und dadurch Merkmale besser für die Aufteilung auszuwählen.

wobei Gain(D,A) den Informationsgewinn darstellt, der durch die Verwendung von Merkmal A zum Aufteilen von Datensatz D erhalten wird, und SplitInformation(D,A) die Informationen darstellt, die erforderlich sind, um Merkmal A zum Aufteilen von Datensatz D zu verwenden, d. h. das Merkmal Die Entropie von A. Der C4.5-Algorithmus wählt das Merkmal mit dem größten Informationsgewinnverhältnis als Teilungsmerkmal des aktuellen Knotens aus.

2. Teilen Sie den Datensatz basierend auf den Werten der ausgewählten Features in mehrere Teilmengen auf. Bei diskreten Merkmalen entspricht jeder Wert einer Teilmenge; bei kontinuierlichen Merkmalen kann die Dichotomie- oder Mehrabschnittsmethode zur Aufteilung verwendet werden, um mehrere Teilmengen zu erhalten.

3. Führen Sie rekursiv dieselbe Aufteilungsoperation für jede Teilmenge durch, bis die Stoppbedingung erfüllt ist. Die Stoppbedingung kann das Erreichen einer vorgegebenen Baumtiefe, der Anzahl der Blattknoten oder der Klassifizierungsgenauigkeit usw. sein.

4. Führen Sie den Beschneidungsvorgang durch. Der C4.5-Algorithmus verwendet die Post-Pruning-Methode, um den gesamten Entscheidungsbaum nach Erhalt zu bereinigen, um einige nutzlose geteilte Knoten zu entfernen und dadurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern.

Und der C4.5-Algorithmus kann auch das Problem fehlender Werte lösen. Er verwendet die Mehrheitsabstimmungsmethode, um die Verarbeitung fehlender Werte zu lösen, dh die fehlenden Werte werden in die Kategorie mit den meisten Vorkommen eingeteilt.

Der C4.5-Algorithmus bietet die folgenden Vorteile:

kann sowohl diskrete als auch kontinuierliche Merkmale verarbeiten.

Verwenden Sie das Informationsgewinnverhältnis anstelle des Informationsgewinns, um das Problem der Funktionsauswahl besser zu lösen.

• Wenden Sie die Methode nach dem Beschneiden an, um eine Überanpassung zu vermeiden.
• Entscheidungsbäume sind leicht zu interpretieren und zu verstehen und können zur Visualisierung verwendet werden.
• Der C4.5-Algorithmus weist auch einige Mängel auf:

Bei hochdimensionalen Daten mit geringer Dichte neigen Entscheidungsbäume zur Überanpassung.

Entscheidungsbäume sind anfällig für Rauschen und Ausreißer.

• Der Klassifizierungseffekt von Entscheidungsbäumen ist nicht unbedingt besser als bei anderen Algorithmen. Es ist notwendig, den geeigneten Algorithmus entsprechend dem spezifischen Anwendungsszenario auszuwählen.
• Kurz gesagt ist der C4.5-Algorithmus ein häufig verwendeter Entscheidungsbaumalgorithmus. Er nutzt Informationsentropie und Informationsgewinn, um die besten Partitionsattribute auszuwählen, und verfügt über eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit . Effizienz und Interpretierbarkeit und wird häufig in den Bereichen maschinelles Lernen und Data Mining eingesetzt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonC4.5-Algorithmus zur Rekonstruktion von Entscheidungsbäumen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!