决策树-C4.5算法（三）
在上述两篇的文章中主要讲述了决策树的基础，但是在实际的应用中经常用到C4.5算法，C4.5算法是以ID3算法为基础，他在ID3算法上做了如下的改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，公式为GainRatio(A)； 2) 在树构造 ...
原文：Python实现决策树C4.5算法
为什么要改进成C . 算法 原理 C . 算法是在ID 算法上的一种改进，它与ID 算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。 之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征 特征越多，条件熵 特征划分后的类别变量的熵 越小，信息增益就越大 因此在信息增益下面加一个分母，该分母是当前所选特征的熵，注意：这里而不是类别变量的熵了。 这样就构成了新的特征选 ...
2017-04-21 20:01 2 7749 推荐指数：
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