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 ...

样本所占的比例为pk (k=1,2,...,|y|)，则D的信息熵定义为： 信息增益在决策树算 ...

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 ...

概念 　　基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。基尼系数介于0-1之间，基尼系数越大，表示不平等程度越高。 通用计算方法 　　赫希曼根据洛伦茨曲线提出的判断分配平等程度的指标。设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配 ...

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 ...

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 ...

一、信息熵 百科：信息熵 衡量信息的不确定度； 　1）理论提出 信息论之父 C. E. Shannon 指出：任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号（数字、字母或单词）的出现概率或者说不确定性有关 ...