离散特征信息增益计算 数据来自《.统计学习方法——李航》5.2.1节中贷款申请样本数据表 利用pandas的value_counts(),快速计算 refference:python详细步骤计算信息增益 ...
欢迎大家关注腾讯云技术社区 博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦 周东谕, 年加入腾讯,现任职于腾讯互娱运营部数据中心,主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作。 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示 一个系统的混乱程度 。系统的不确定性越高,熵就越大。假设集合中的变量X x ,x xn ,它对应在集合的概率分别是P p ,p p ...
2017-04-20 09:53 0 2007 推荐指数:
离散特征信息增益计算 数据来自《.统计学习方法——李航》5.2.1节中贷款申请样本数据表 利用pandas的value_counts(),快速计算 refference:python详细步骤计算信息增益 ...
上数据挖掘课的时候算过GINI指数,在寻找降维算法的时候突然看到了信息增益算法,突然发现信息增益算法和课上算的GINI指数很相似,于是就用在这次文本分类实验当中。总的来说信息增益算法是为了求特征t对于分类的贡献大小。贡献大则称信息增益大、贡献小信息增益小。文本分类自然是找那些对分类贡献大的词汇 ...
一:基础知识 1:个体信息量 -long2pi 2:平均信息量(熵) Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi) 比如我们将一个立方体A抛向空中,记落地时着地的面为f1,f1的取值为{1,2,3,4,5,6},f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log ...
决策树构建中节点的选择靠的就是信息增益了。 信息增益是一种有效的特征选择方法,理解起来很简单:增益嘛,肯定是有无这个特征对分类问题的影响的大小,这个特征存在的话,会对分类系统带来多少信息量,缺了他行不行? 既然是个增益,就是个差了,减法计算一下,谁减去谁呢? 这里就用到了信息熵的概念,放到 ...
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,数一下就知道啦。你看猪猪有1,2,3. 3个, 小鸟有1,2,3,4. 4个. 你看小鸟是不是比猪猪 ...
可能理解的不对。 决策树构建中节点的选择靠的就是信息增益了。 信息增益是一种有效的特征选择方法,理解起来很简单:增益嘛,肯定是有无这个特征对分类问题的影响的大小,这个特征存在的话,会对分类系统带来多少信息量,缺了他行不行? 既然是个增益 ...
这是一个计算决策树中信息增益、信息增益比和GINI指标的例子。 相关阅读: Information Gainhttp://www.cs.csi.cuny.edu/~imberman/ai/Entropy%20and%20Information%20Gain.htm ...
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 ...