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 2.1 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： 2.2 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 ...
原文：《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 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： ID ：信息增益 C . ：增益率 CART：基尼指数 直观上，如果一个特征具有更好的分类能力，或者说，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集在当前条件下有最好的分类，那么就更应该选择 ...
2020-02-03 18:23 0 1928 推荐指数：
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