C4.5算法处理无界属性的方法

C4.5在VFDT中的当前实现(http://www.cs.washington.edu/dm/vfml/vfdt.html)或者其他任何实现都使用C4.5格式的文件来提供构建决策树的输入。根据这一格式,属性可以有以下几种形式:

连续 如果属性具有连续值。

离散 单词“离散”后面跟随一个整数,表示属性可以取的值的数量。

标识符列表 这是一个离散属性,其值被枚举(这是处理离散属性的首选方法)。标识符应以逗号分隔。

忽略 表示该属性应被忽略 – 它不会被使用。

有谁知道如何指定其完整可能值集太大而无法列出的离散值属性吗?

例如,“IP地址”属性可以有Math.Pow(255,4)个可能的离散值;“查询字符串”属性可以有无限数量的可能值…等等。

C4.5算法能否处理属性具有例如100,000个不同的离散值的情况,或者在确切界限未知,但仅知道一个近似值的情况下?

谢谢。


回答:

通常的选择是枚举训练集中出现的所有离散特征的值。由于算法永远无法为训练期间未见过的值收集足够的统计数据,因此无论你如何实现,这些值都会被忽略。

请注意,无论如何收集此类特征的统计数据都是相当困难的,因此你可能需要考虑不同的表示方法。特别是,多词文本字符串可以被标记化并作为词袋处理。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注