决策树算法-信息熵-信息增益-信息增益率-GINI系数-转
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 ...
原文：信息熵、信息增益、信息增益率、gini、woe、iv、VIF
整理一下这几个量的计算公式，便于记忆 采用信息增益率可以解决ID 算法中存在的问题，因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C . 。需要注意的是，增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好，为了解决这个问题，C . 并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性，而是之前先通过一遍筛选，先把信息增益低于平均水平的属性剔除掉，之后从剩下的属性中选择信息增益率最高的，这样的话，相当于两方面都得到了 ...
2019-10-31 08:48 0 900 推荐指数：
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