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 ...

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 ...

四、划分选择　　 1、属性划分选择 　　构造决策树的关键是如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越来越高。 　　常用属性划分的准则： 　　　　（1）ID3：信息增益 　　　　（2）C4.5：增益率 ...

1. 算法背景介绍 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。分类本质上 ...

ID3、C4.5和CART三种经典的决策树模型分别使用了信息增益、信息增益比和基尼指数作为选择最优的划分属性的准则来构建决策树。以分类树来说，构建决策树的过程就是从根节点(整个数据集)向下进行节点分裂(划分数据子集)的过程，每次划分需要让分裂后的每个子集内部尽可能包含同一类样本。信息增益和信息增益 ...

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 ...

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 ...

决策树入门 决策树是分类算法中最重要的算法，重点 决策树算法在电信营业中怎么工作？ 这个工人也是流失的，在外网转移比处虽然没有特征来判断，但是在此节点处流失率有三个分支概率更大 为什么叫决策树？　　因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？　　根据训练样本建立 ...