原文:统计学习方法之决策树(2)信息增益比,决策树的生成算法

声明:原创内容,如需转载请注明出处 今天讲解的内容是: 信息增益比,决策树的生成算法 ID 和C . 我们昨天已经学习了什么是信息增益,并且通过信息增益来选择最优特征,但是用信息增益会出现偏向于选择取值多的特征。 来解释下这句话。以最极端的情况举例,比如有 个样本,特征年龄的取值为 个值, 岁, 岁, 岁, 岁, 岁。 假设 岁的贷款情况为 是 , 岁为 否 , 岁 是 , 岁 否 , 岁 是 ...

2015-11-01 19:52 0 4157 推荐指数:

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5、统计学习方法--决策树

决策树构建策略 常用算法: ID3是: 使用信息增益的方式来选择特征 --容易过拟 ...

Thu Nov 11 06:35:00 CST 2021 0 102
统计学习方法》——从零实现决策树

决策树 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶子节点代表一种分类结果。 决策树学习的三个步骤: 特征选择 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指数最小作为特征选择的准则。 生成 决策树生成 ...

Wed Mar 17 23:03:00 CST 2021 0 459
统计学习方法决策树

决策树模型和学习 决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点(node)和有向边(directed edge)组成。有向边有两种类型:内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类。 决策树 ...

Mon Oct 04 22:46:00 CST 2021 0 110
统计学习方法(五)——决策树

/*先把标题给写了,这样就能经常提醒自己*/   决策树是一种容易理解的分类算法,它可以认为是if-then规则的一个集合。主要的优点是模型具有可读性,且分类速度较快,不用进行过多的迭代训练之类。决策树学习通常包括3个步骤:特征选择、决策树生成决策树的修剪。比较常用到的算法有ID3、C4.5 ...

Tue Jul 15 05:37:00 CST 2014 0 3072
决策树算法2-决策树分类原理2.3-信息增益

决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好,为减少这种偏好可能带来的不利影响,著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan, 1993J 不直接使用信息增益,而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分 ...

Wed Sep 22 23:22:00 CST 2021 0 230
决策树算法2-决策树分类原理2.2-信息增益

决策树的划分依据--信息增益 1 概念 1.1 定义 信息增益:以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性,熵越大,样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏。 信息增益 = entroy(前 ...

Wed Sep 22 21:46:00 CST 2021 0 111
决策树(一):原理&熵&条件熵&信息增益

1.决策树思想:以信息增益作为指标,得出最高效的一种决策方案,可用于回归或者分类问题。【由if-else演化而来,后续可发展成机器学习中的随机森林算法】 2.决策树指标: 香农:消除随机不确定性的东西。 信息熵:定量表示(某种事物)随机不确定性的大小。 样本:假设一个人身上有四种 ...

Thu Apr 30 06:51:00 CST 2020 0 580
决策树 - 熵,信息增益的计算

故事从一条小学数学题说起 "爸爸,熊猫为什么是3个不是11个" "宝贝,你还没学二进制好吗....." 以上故事纯属虚构,真实的对话其实是这样的 "爸爸, 为什么3比4小" "宝贝,数一 ...

Thu Dec 01 04:43:00 CST 2016 4 9916
 
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