의사결정 트리 재구성을 위한 C4.5 알고리즘

C4.5 결정 트리 알고리즘은 정보 엔트로피와 정보 이득을 기반으로 결정 트리를 구축하는 ID3 알고리즘의 향상된 버전입니다. 분류 및 회귀 문제에 널리 사용되며 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.

C4.5 알고리즘의 핵심 아이디어는 데이터 세트를 분할하여 정보 획득을 극대화하는 것입니다. 이 알고리즘은 루트 노드에서 시작하여 기존 데이터 세트를 기반으로 분할을 위한 최적의 특징을 선택하는 하향식 재귀 분할 방법을 채택합니다. 각 특징의 정보 이득을 계산하여 정보 이득이 가장 큰 특징을 분할 특징으로 선택하고, 특징의 값을 기준으로 데이터 세트를 여러 하위 집합으로 나눕니다. 각 하위 집합은 하위 트리에 해당하며 모든 리프 노드가 동일한 범주에 속하거나 미리 결정된 중지 조건에 도달할 때까지 각 하위 집합에 대해 동일한 분할 작업이 반복적으로 수행됩니다. 최종 결정 트리는 새로운 샘플을 분류하거나 회귀를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 의사결정 트리의 노드는 특징을 나타내고, 가장자리는 특징의 값을 나타내며, 리프 노드는 샘플의 범주 또는 예측 값을 나타냅니다. 의사결정트리의 루트 노드에서 리프 노드까지의 경로를 따라가면, 샘플의 특성값을 바탕으로 샘플이 속하는 카테고리나 예측값을 결정할 수 있다. C4.5 알고리즘의 장점은 이산적이고 연속적인 특징을 처리할 수 있고 해석 가능성과 이해 가능성이 좋다는 것입니다. 그러나 C4.5 알고리즘은 특성 값이 많을 때 의사결정 트리가 너무 복잡해지고 과적합 문제가 발생하기 쉽습니다. 이 문제를 해결하기 위해 pruning

C4.5 알고리즘은 특징 선택 시 정보 이득 비율을 도입하여 ID3 알고리즘의 정보 이득과 비교하여 엔트로피를 고려합니다. 기능 자체의. 정보 이득을 특징 엔트로피로 나누어 정보 이득 비율은 특징 자체의 영향을 제거하고 특징이 분류에 미치는 기여도를 보다 정확하게 측정할 수 있습니다. 또한 C4.5 알고리즘은 과적합 문제가 발생하지 않도록 가지치기 전략도 적용합니다.

C4.5 알고리즘의 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

C4.5 알고리즘에서는 분할을 위한 최적의 특징을 선택하기 위해 정보 이득 비율을 사용하여 해당 특징의 중요성을 평가합니다. 특징. 정보 이득 비율은 정보 이득을 특징 엔트로피로 나눈 값으로 정의되며, 계산식은 GainRatio(D,A)=Gain(D,A)/SplitInformation(D,A)입니다. 각 특징의 정보 획득 비율을 계산하여 가장 큰 값을 갖는 특징을 최적의 분할 특징으로 선택할 수 있습니다. 이것의 목적은 정보 획득의 편향을 극복하고 분할을 위한 특징을 더 잘 선택하기 위해 특징 엔트로피의 영향을 고려하는 것입니다.

여기서 Gain(D,A)는 특성 A를 사용하여 데이터 세트 D를 분할하여 얻은 정보 이득을 나타내고, SplitInformation(D,A)는 특성 A를 사용하여 데이터 세트 D를 분할하는 데 필요한 정보를 나타냅니다. A의 엔트로피 특성입니다. C4.5 알고리즘은 정보 이득 비율이 가장 큰 특징을 현재 노드의 분할 특징으로 선택합니다.

2. 선택한 기능의 값을 기준으로 데이터 세트를 여러 하위 세트로 나눕니다. 개별 기능의 경우 각 값은 하위 집합에 해당하며, 연속 기능의 경우 이분법 또는 다중 섹션 방법을 사용하여 분할하여 여러 하위 집합을 얻을 수 있습니다.

3. 중지 조건이 충족될 때까지 각 하위 집합에 대해 동일한 분할 작업을 반복적으로 수행합니다. 정지 조건은 미리 결정된 트리 깊이, 리프 노드 수 또는 분류 정확도 등에 도달하는 것일 수 있습니다.

4. 가지치기 작업을 수행합니다. C4.5 알고리즘은 사후 가지치기 방법을 사용하여 전체 의사결정 트리를 얻은 후 불필요한 분할 노드를 제거하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.

그리고 C4.5 알고리즘은 결측값 문제도 처리할 수 있습니다. 결측값 처리를 해결하기 위해 다수결 방식을 사용합니다. 즉, 결측값이 가장 많이 발생하는 범주로 분류됩니다.

C4.5 알고리즘에는 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 이산 기능과 연속 기능을 모두 처리할 수 있습니다.
• 특징 선택 문제를 더 잘 처리하려면 정보 이득 대신 정보 이득 비율을 사용하세요.
• 과도한 피팅을 피하기 위해 가지치기 후 방법을 채택하세요.
• 의사결정 트리는 해석과 이해가 쉽고 시각화에 사용할 수 있습니다.

C4.5 알고리즘에도 몇 가지 단점이 있습니다.

• 고차원 희소 데이터의 경우 의사결정 트리가 과적합되기 쉽습니다.
• 의사결정 트리는 노이즈와 특이치에 취약합니다.
• 의사결정 트리의 분류 효과가 반드시 다른 알고리즘보다 나은 것은 아닙니다. 특정 응용 시나리오에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 필요합니다.

간단히 말하면 C4.5 알고리즘은 일반적으로 사용되는 의사결정 트리 알고리즘으로 정보 엔트로피와 정보 이득을 사용하여 최상의 파티션 속성을 선택할 수 있으며 분류 정확도가 높습니다. . 효율성과 해석 가능성이 뛰어나며 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 사용됩니다.

위 내용은 의사결정 트리 재구성을 위한 C4.5 알고리즘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!