《机器学习(周志华)》笔记--决策树（2）--划分选择：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数
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 ...
原文：机器学习：决策树（使用基尼系数划分节点数据集）
一 基础理解 决策树结构中，每个节点处的数据集划分到最后，得到的数据集中一定只包含一种类型的样本 公式 k：数据集中样本类型数量 Pi：第 i 类样本的数量占总样本数量的比例 实例计算基尼系数 种情况计算基尼系数： 基尼系数的性质与信息熵一样：度量随机变量的不确定度的大小 G 越大，数据的不确定性越高 G 越小，数据的不确定性越低 G ，数据集中的所有样本都是同一类别 只有两种类别的数据集 x：两 ...
2018-08-14 22:14 0 729 推荐指数：
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