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ID3-Algorithmus: Grundkonzepte, Prozessanalyse, Anwendungsbereich, Vor- und Nachteile
ID3-Algorithmus: Grundkonzepte, Prozessanalyse, Anwendungsbereich, Vor- und Nachteile
Der Entscheidungsbaum-ID3-Algorithmus ist ein maschineller Lernalgorithmus, der zur Klassifizierung und Vorhersage verwendet wird. Es erstellt einen Entscheidungsbaum basierend auf dem Informationsgewinn. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Schritte, Anwendungen, Vor- und Nachteile des ID3-Algorithmus im Detail vorgestellt.
1. Grundprinzipien des ID3-Algorithmus
Der ID3-Algorithmus ist ein Entscheidungsbaum-Lernalgorithmus, der 1986 von Ross Quinlan vorgeschlagen wurde. Es basiert auf den Konzepten der Entropie und des Informationsgewinns, um Entscheidungsbäume zu erstellen, indem der Datensatz in kleinere Teilmengen unterteilt wird. Die Kernidee dieses Algorithmus besteht darin, durch Auswahl von Attributen, die die Datenunsicherheit am besten reduzieren können, zu dividieren, bis alle Daten derselben Kategorie angehören. Im ID3-Algorithmus beziehen sich Informationen auf die Unsicherheit der Daten. Zur Messung der Informationsunsicherheit wird das Konzept der Informationsentropie verwendet. Die Informationsentropie ist ein Indikator, der die Unsicherheit in einem Datensatz misst. Je größer ihr Wert, desto höher ist die Unsicherheit des Datensatzes. Die spezifischen Schritte des ID3-Algorithmus sind: Berechnen Sie zunächst den Informationsgewinn jedes Attributs. Der Informationsgewinn wird berechnet, indem der Grad berechnet wird, um den die Unsicherheit des Datensatzes unter den Bedingungen eines bestimmten Attributs verringert wird. Wählen Sie dann das Attribut mit dem maximalen Informationsgewinn als Teilungspunkt zum Teilen des Datensatzes aus. Im ID3-Algorithmus stellt jeder Knoten ein Attribut dar, jeder Zweig stellt einen Attributwert dar und jeder Blattknoten stellt eine Kategorie dar. Der Algorithmus erstellt einen Entscheidungsbaum, indem er die besten Attribute als Knoten auswählt, indem er den Informationsgewinn der Attribute berechnet. Je größer der Informationsgewinn, desto größer ist der Beitrag des Attributs zur Klassifizierung.
2. Schritte des ID3-Algorithmus
1. Berechnen Sie die Shannon-Entropie des Datensatzes
Shannon-Entropie ist eine Methode zur Messung des Chaos des Datensatzes chaotisch ist der Datensatz. Der ID3-Algorithmus berechnet zunächst die Shannon-Entropie des gesamten Datensatzes.
2. Wählen Sie die besten Attribute für die Partitionierung aus.
Berechnen Sie für jedes Attribut seinen Informationsgewinn, um seinen Beitrag zur Klassifizierung zu messen. Attribute mit größerem Informationsgewinn werden bevorzugter als Knoten ausgewählt. Die Berechnungsformel für den Informationsgewinn lautet wie folgt:
Informationsgewinn = Shannon-Entropie des übergeordneten Knotens – gewichtete durchschnittliche Shannon-Entropie aller untergeordneten Knoten
3. Teilen Sie den Datensatz
Nach Auswahl des Optimums AttributDer Datensatz wird entsprechend dem Attributwert unterteilt, um eine neue Teilmenge zu bilden.
4. Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3 für jede Teilmenge, bis alle Daten zur gleichen Kategorie gehören oder keine weiteren Attribute zum Teilen vorhanden sind.
5. Erstellen Sie einen Entscheidungsbaum.
Erstellen Sie einen Entscheidungsbaum, indem Sie Attribute auswählen. Jeder Knoten repräsentiert ein Attribut, jeder Zweig repräsentiert einen Attributwert und jeder Blattknoten repräsentiert eine Kategorie.
3. Anwendungsszenarien des ID3-Algorithmus
Der ID3-Algorithmus eignet sich für Klassifizierungsprobleme, bei denen der Datensatz wenige Attribute aufweist und der Datentyp diskret ist. Es wird häufig verwendet, um Probleme wie Textklassifizierung, Spam-Filterung, medizinische Diagnose und finanzielle Risikobewertung zu lösen.
4. Vor- und Nachteile des ID3-Algorithmus
Vorteile:
1. Entscheidungsbäume sind leicht zu verstehen und zu erklären und können Menschen helfen, den Klassifizierungsprozess besser zu verstehen.
2. Entscheidungsbäume können diskrete und kontinuierliche Daten verarbeiten.
3. Entscheidungsbäume können Probleme mit mehreren Klassifizierungen bewältigen.
4. Entscheidungsbäume können durch Beschneidungstechnologie eine Überanpassung vermeiden.
Nachteile:
1. Entscheidungsbäume werden leicht durch verrauschte Daten beeinträchtigt.
2. Entscheidungsbäume können zu einer Überanpassung führen, insbesondere wenn der Datensatz komplexe Attribute und viel Rauschen aufweist.
3. Entscheidungsbäume sind im Umgang mit fehlenden Daten und kontinuierlichen Daten nicht so effektiv wie andere Algorithmen.
4. Wenn Entscheidungsbäume hochdimensionale Daten verarbeiten, kann dies zu einer Überanpassung und einer übermäßigen Rechenkomplexität führen.
Kurz gesagt ist der ID3-Algorithmus ein klassischer Entscheidungsbaum-Lernalgorithmus, der häufig bei Klassifizierungs- und Vorhersageproblemen verwendet wird. In praktischen Anwendungen ist es jedoch erforderlich, einen geeigneten Algorithmus basierend auf den Merkmalen des spezifischen Problems auszuwählen und auf den Umgang mit Problemen wie verrauschten Daten und Überanpassung zu achten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonID3-Algorithmus: Grundkonzepte, Prozessanalyse, Anwendungsbereich, Vor- und Nachteile. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
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Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
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MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
