《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（二）-信息熵，条件熵，信息增益，信息增益比，基尼系数
一 信息熵的简介 . 信息的概念 信息是用来消除随机不确定性的东西。对于机器学习中的决策树而言，如果待分类的事物集合可以划分为多个类别当中，则第k类的信息可以定义如下： . 信息熵概念 信息熵是用来度量不确定性，当熵越大，k的不确定性越大，反之越小。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk k , ,..., y ，则D的信息熵定义为： 信息增益在决策树算法中是用来选择特征的指标，信息增益越 ...
2019-11-28 10:39 0 820 推荐指数：
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参考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 参考文档见：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X携带的信息量。 信息量越大（值变化越多），则越不确定，越不容易被预测 ...