Python实现——决策树实例(离散数据/香农熵)
决策树的实现太...繁琐了。 如果只是接受他的原理的话还好说，但是要想用代码去实现比较糟心，目前运用了《机器学习实战》的代码手打了一遍，决定在这里一点点摸索一下该工程。 实例的代码在使用上运用了香农熵，并且都是来处理离散数据的，因此有一些局限性，但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作 ...
原文：决策树算法（三）——计算香农熵
写在前面的话 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我写的不好，请您告诉我，我会争取写的更加简单易懂 如果您有任何地方看着不爽，请您尽情的喷，使劲的喷，不要命的喷，您的槽点就是帮助我要进步的地方 计算给定数据的信息熵 在决策树算法中最重要的目的我们已经在前几章说过了，就是根据信息论的方法找到最合适的特征来划分数据集。在这里，我们首先要计算所有类别的所有可能值的香农熵，根据香农熵来我们按照取最大信息增益 ...
2017-10-20 15:38 0 4130 推荐指数：
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