常見(jiàn)決策樹(shù)分類算法都有哪些?

決策樹(shù)的典型算法有ID3，C5，CART等。國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織，數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際會(huì)議ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12月評(píng)選出了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大經(jīng)典算法中，C5算法排名第一。

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常見(jiàn)的分類算法如下：（1）決策樹(shù) 決策樹(shù)是用于分類和預(yù)測(cè)的主要技術(shù)之一，決策樹(shù)學(xué)習(xí)是以實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，它著眼于從一組無(wú)次序、無(wú)規(guī)則的實(shí)例中推理出以決策樹(shù)表示的分類規(guī)則。

CART采用的辦法是后剪枝法，即先生成決策樹(shù)，然后產(chǎn)生所有可能的剪枝后的CART樹(shù)，然后使用交叉驗(yàn)證來(lái)檢驗(yàn)各種剪枝的效果，選擇泛化能力最好的剪枝策略。

決策樹(shù)求解算法有：ID3，C5，CART等。決策樹(shù)算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹(shù)，然后使用決策對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

常見(jiàn)的分類算法：決策樹(shù)：決策樹(shù)是一種用于對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹(shù)形結(jié)構(gòu)。一種依托于策略抉擇而建立起來(lái)的樹(shù)。決策樹(shù)由節(jié)點(diǎn)（node）和有向邊（directed edge）組成。節(jié)點(diǎn)的類型有兩種：內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn)。

ID3算法，最簡(jiǎn)單的決策樹(shù) c5 是最經(jīng)典的決策樹(shù)算法，選擇信息差異率最大的作為分割屬性。

快速原型控制器代碼生成

1打開(kāi)一個(gè)simulink原理圖，在其中任一空白位置雙擊鼠標(biāo)，不出意外會(huì)在點(diǎn)擊的位置出現(xiàn)閃爍的鼠標(biāo)光標(biāo)，此時(shí)即可輸入文字信息。2在閃爍區(qū)域輸入文本信息，在文本下面有一系列設(shè)置選項(xiàng)，比如“字體”、“顏色”等信息。

PROtroniC支持自動(dòng)代碼生成工具Real Time Workshop Embedded Coder和Targetlink，用戶可根據(jù)自身需求自由選擇自動(dòng)代碼生成工具，并將代碼下載到PROtroniC硬件中，快速高效地測(cè)試ECU產(chǎn)品的新功能。

快速原型，也就是控制器快速原型的簡(jiǎn)稱，顧名思義，就是對(duì)Simulink算法進(jìn)行控制器功能的快速實(shí)現(xiàn)。一般來(lái)講，你可以通過(guò)工控機(jī)，快速實(shí)現(xiàn)控制算法，而不必對(duì)控制算法進(jìn)行代碼生成相關(guān)的配置和設(shè)置。

擁有AD、DA、IO、Encoder和快速控制原型開(kāi)發(fā)、硬件在環(huán)仿真功能。

摹客Mockplus就可以，提供了很多網(wǎng)頁(yè)相關(guān)的模板和組件，導(dǎo)入就可使用，相當(dāng)簡(jiǎn)單快速。 而且，它最近還發(fā)布了全新的在線版本，有瀏覽器就能在線隨時(shí)隨地設(shè)計(jì)原型。

前述的快速控制原型基本生成了滿意的控制策略，硬件設(shè)計(jì)也形成了最終物理載體ECU的底層驅(qū)動(dòng)軟件，兩者集成后生成目標(biāo)代碼下載到ECU中。第四步，純電動(dòng)汽車的硬件在環(huán)仿真，目的是驗(yàn)證其電動(dòng)車控制器電控單元ECU的功能。

決策樹(shù)之ID3算法及其Python實(shí)現(xiàn)

ID3算法是一種基于信息增益屬性選擇的決策樹(shù)學(xué)習(xí)方法。核心思想是：通過(guò)計(jì)算屬性的信息增益來(lái)選擇決策樹(shù)各級(jí)節(jié)點(diǎn)上的分裂屬性，使得在每一個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試時(shí)，獲得關(guān)于被測(cè)試樣本最大的類別信息。

采用ID3算法。根據(jù)查詢?nèi)斯ぶ悄芟嚓P(guān)信息得知，人工智能算法采用ID3算法更新記錄決策樹(shù)。決策樹(shù)的生成，采用ID3算法（也包含了C5算法），使用python實(shí)現(xiàn)，更新了tree的保存和圖示。

基本原理：以信息增益/信息熵為度量，用于決策樹(shù)結(jié)點(diǎn)的屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)，每次優(yōu)先選取信息量最多（信息增益最大）的屬性，即信息熵值最小的屬性，以構(gòu)造一顆熵值下降最快的決策樹(shù)，到葉子節(jié)點(diǎn)處的熵值為0。

3個(gè)算法的主要區(qū)別在于度量信息方法、選擇節(jié)點(diǎn)特征還有分支數(shù)量的不同。ID3，采用熵（entropy）來(lái)度量信息不確定度，選擇“信息增益”最大的作為節(jié)點(diǎn)特征，它是多叉樹(shù)，即一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以有多個(gè)分支。

ID3算法通過(guò)計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益，認(rèn)為信息增益高的是好屬性，每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標(biāo)準(zhǔn)，重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直至生成一個(gè)能完美分類訓(xùn)練樣例的決策樹(shù)。決策樹(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以此達(dá)到預(yù)測(cè)的目的。